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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/34BF3Q6
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2008/12.04.13.27.58   (acesso restrito)
Última Atualização2013:04.04.17.49.27 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2008/12.04.13.27.59
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.20.10 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1016/j.apm.2007.09.006
ISSN0307-904X
Rótulolattes: 5142426481528206 2 HärterCamp:2008:NeApAp
Chave de CitaçãoHärterCamp:2008:NeApAp
TítuloNew approach to applying neural network in nonlinear dynamic model
Ano2008
Data de Acesso21 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho705 KiB
2. Contextualização
Autor1 Härter, Fabrício Pereira
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Grupo1
2 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 fabricio.harter@inmet.gov.br
2 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailharoldo@lac.inpe.br
RevistaApplied Mathematical Modelling
Volume32
Número12
Páginas2621-2633
Nota SecundáriaA_ENGENHARIAS_I A_ENGENHARIAS_II A_ENGENHARIAS_III A_ENGENHARIAS_IV B_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B_INTERDISCIPLINAR
Histórico (UTC)2008-12-04 16:12:45 :: lattes -> administrator ::
2008-12-17 15:51:58 :: administrator -> simone ::
2009-01-08 11:57:49 :: simone -> administrator ::
2010-05-12 02:53:15 :: administrator -> simone ::
2010-07-07 18:38:59 :: simone -> administrator ::
2013-03-08 17:09:25 :: administrator -> marciana :: 2008
2013-04-04 17:49:27 :: marciana -> administrator :: 2008
2018-06-05 00:20:10 :: administrator -> marciana :: 2008
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-Chavedynamo model
data assimilation
extended Kalman filter
artificial neural network
radial base function
ResumoIn this work, radial basis function neural network (RBF-NN) is applied to emulate an extended Kalman filter (EKF) in a data assimilation scenario. The dynamical model studied here is based on the one-dimensional shallow water equation DYNAMO-1D. This code is simple when compared with an operational primitive equation models for numerical weather prediction. Although simple, the DYNAMO-1D is rich for representing some atmospheric motions, such as Rossby and gravity waves. It has been shown in the literature that the ability of the EKF to track nonlinear models depends on the frequency and accuracy of the observations and model errors. In some cases, just fourth-order moment EKF works well, but will be unwieldy when applied to high-dimensional state space. Artificial Neural Network (ANN) is an alternative solution for this computational complexity problem, once the ANN is trained offline with a high order Kalman filter, even though this Kalman filter has high computational cost (which is not a problem during ANN training phase). The results achieved in this work encourage us to apply this technique on operational model. However, it is not yet possible to assure convergence in high dimensional problems.
ÁreaCOMP
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo1-s2.0-S0307904X07002296-main.pdf
Grupo de Usuárioslattes
simone
administrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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