@InProceedings{HärterVelh:2001:AsDaSi,
               author = "H{\"a}rter, Fabr{\'{\i}}cio Pereira and Velho, Haroldo Fraga de 
                         Campos",
          affiliation = "{Aluno do curso de p{\'o}s-gradua{\c{c}}{\~a}o do INPE em 
                         Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada (CAP)} and Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais, INPE, Laborat{\'o}rio Associado de 
                         Computa{\c{c}}{\~a}o e Matem{\'a}tica Aplicada, LAC, CP 515, 
                         BR-12245970, S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP, Brasil",
                title = "Assimila{\c{c}}{\~a}o de dados em sistema din{\^a}mico 
                         n{\~a}o-linear",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2001",
               editor = "Silva, Jos{\'e} Demisio Sim{\~o}es da and Vijaykumar, Nandamudi 
                         Lankalapalli and Rosa, Reinaldo Roberto",
                pages = "85--87",
         organization = "Workshop dos Cursos de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada do INPE, 1. 
                         (WORCAP).",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "assimila{\c{c}}{\~a}o de dados, filtro de kalman, rede neural, 
                         fun{\c{c}}{\~a}o de base radial, din{\^a}mica 
                         n{\~a}o-linear.",
             abstract = "As t{\'e}cnicas tradicionais de Assimila{\c{c}}{\~a}o de Dados 
                         consistem em corrigir previs{\~o}es feitas por modelos 
                         matem{\'a}ticos imprecisos atrav{\'e}s da inser{\c{c}}{\~a}o 
                         de dados observados. Estes dados sempre s{\~a}o ruidosos e 
                         distribu{\'{\i}}dos de maneira irregular no espa{\c{c}}o e no 
                         tempo. O Filtro de Kalman (FK) {\'e} uma t{\'e}cnica empregada 
                         em Assimila{\c{c}}{\~a}o de Dados que apresenta 
                         solu{\c{c}}{\~a}o {\'o}tima quando aplicada {\`a} problemas 
                         lineares e gaussianos. O FK nas vers{\~o}es Estendido e 
                         Adaptativo s{\~a}o solu{\c{c}}{\~o}es sub-{\'o}timas para 
                         problemas n{\~a}o-lineares, por{\'e}m, o custo computacional 
                         desta t{\'e}cnica {\'e} alto. Uma alternativa ao FK s{\~a}o as 
                         Redes Neurais (RN). Neste trabalho se faz uma 
                         compara{\c{c}}{\~a}o entre a Rede Neural Fun{\c{c}}{\~a}o de 
                         Base Radial (FBR) com o FK, aplicados ao modelo de Lorenz 
                         (n{\~a}o-linear). Ambas as t{\'e}cnicas apresentaram bons 
                         resultados, sendo que, uma vez treinada a rede, o custo 
                         computacional da RN {\'e} mais baixo do que o custo do FK.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "25 out. 2001",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                  ibi = "lac.inpe.br/worcap/2004/09.06.11.31",
                  url = "http://urlib.net/ibi/lac.inpe.br/worcap/2004/09.06.11.31",
           targetfile = "artigo 07 pp 85-87 D fabricio.pdf",
                 type = "Computa{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e Processamento de Alto 
                         Desempenho",
        urlaccessdate = "11 maio 2024"
}