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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/06.28.16.22
Última Atualização2017:08.16.15.22.39 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/06.28.16.22.27
Última Atualização dos Metadados2022:03.26.18.00.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-11058-PRE/6514
ISSN0003-0007
Chave de CitaçãoWeigangSaNordBevi:1996:PrSeSu
TítuloPredictions of Sea Surface Temperature in Tropical Ocean Using Neural Networks
Ano1996
Data de Acesso16 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho9015 KiB
2. Contextualização
Autor1 Weigang, Li
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 DMA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
RevistaBulletin of the American Meteorological Society
Volume68
Número1
Páginas23-33
Histórico (UTC)2008-06-10 19:46:35 :: administrator -> banon ::
2010-05-11 16:35:16 :: banon -> estagiario ::
2010-05-11 16:53:49 :: estagiario -> administrator ::
2017-08-16 15:22:11 :: administrator -> marciana :: 1996
2017-08-16 15:22:39 :: marciana -> administrator :: 1996
2022-03-26 18:00:04 :: administrator -> marciana :: 1996
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveneural networks
prediction
sea surface temperature
time series
ResumoA review of researches on the relationship between the tropical ocean sea surface temperatures (SST) and rainfalI anomalies in Northeast Brazil was introduced. In this work, two neural network models are implemented to reconstruct and predict the time series of the SST in two regions: the tropical Atlantic ocean (Wrigbt index, from 1854 to 1985) and the tropical Pacific ocean (regions Ninol-2: 0ºN-10ºS, 270ºE- 280ºE and Nino 4: 5°N-5°S, 160ºE-150ºE, from 1950 to 1995). The selected neural networks include Backpropagation Neural Network (BNN) and Time Delay Neural Network (mNN). Both were imple- mented in the neural network stimulator SNNS. For the Wright index, the trained Backpropagation Neural Network successfully predicted the index of the following four months with the relative errors from 1.40 to 3.34%. For SST in Nino 1-2 and Nino4 regions, the Time Delay Neural Network was used for reconstruction and prediction. Comparing with the next six month observations and predictions, alI of them are 10- cated within the predicted error bars. These results show that neural network methods may be used, within certain limits, for prediction and evaluation of predictability of time series measured from phenomena influenced by complex climatic and geophysical processes, like SST.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
Idiomaen
Arquivo Alvo11058.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher6 allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JKC45
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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