%0 Conference Proceedings
%4 dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.16.48.05
%2 dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.16.48.06
%F lattes: 2720072834057575 1 AnochiSambLuzCamp:2012:PrClPr
%T Previsão Climática de Precipitação usando Rede Neural
%D 2012
%A Anochi, Juliana Aparecida,
%A Sambatti, Sabrina B. M.,
%A Luz, Eduardo F. P. da,
%A Campos Velho, Haroldo Fraga de,
%@affiliation
%@affiliation
%@affiliation
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress juliana.anochi@lac.inpe.br
%B Congresso Brasileiro de Meteorologia, 17 (CBMET).
%C Gramado-RS
%8 2012
%S Anais
%X Propõe-se um modelo empírico de previsão climática sazonal do campo de precipitação, que é uma das variáveis meteorológicas mais importantes. O método é baseado em redes neurais artificiais (RNA). Os dados para treinamento da rede são dados de reanálise do NCEP-NOAA. A arquitetura é obtida de forma automática: a topologia ótima é formulada como um problema de otimização. O Algoritmo de Colisão de Múltiplas Partículas (MPCA) é empregado para determinar uma arquitetura ótima para uma rede Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC). A rede PMC foi configurada para o problema de previsão de precipitação sobre uma sub-região do Nordeste do Brasil. ABSTRACT: An empirical climate model for seasonal precipitation field by artificial neural network (ANN) is proposed. The supervised ANN is trained from NOAA-NCEP reanalysis. For identifying the best topology for the ANN, the problem is formulated as an optimization problem. The optimum architecture for the Multilayer Perceptron (MLP) neural network is computed using the Multiple Particles Collision (MPCA). The MLP-NN was configured to the problem for climate prediction of precipitation over a subregion of Brazilian Northeastern.
%@language pt
%3 64HP.pdf