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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
Repositóriosid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.04.42
Última Atualização2017:10.04.15.30.44 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.04.42.30
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.04.03.08 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-6084-PRE/2199
Rótulo7422
Chave de CitaçãoLiSaNordBevi:1995:PrSeSu
TítuloPredictions of sea surface temperature in Tropical Atlantic Ocean time series using neural networks
Ano1995
Data Secundária19961022
Data de Acesso20 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho3163 KiB
2. Contextualização
Autor1 Li, W. G.
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 INPE-MCT-BR
Nome do EventoConferencia Regional sobre Mudancas Globais.
Localização do EventoSao Paulo, BR
Data04-06 dez. 1995
Páginas221-222
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2015-02-26 12:15:05 :: administrator -> marciana :: 1995
2017-10-04 15:30:44 :: marciana -> administrator :: 1995
2018-06-06 04:03:08 :: administrator -> marciana :: 1995
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveESTUDO DO SINAL GEOFISICO
OCEANO ATLANTICO
REDES NEURAIS
ResumoA review of researches on the relationship between the tropical ocean sea surface temperatures (SST) and rainfall 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 (Wright index, from 1854 to 1985) and the tropical Pacific ocean (regions Nino1-2: 0 N-10 S, 270 E-280 E and Nino4: 5 N-5 S, 160 E-150 E, from 1950 to 1995). The selected neural networks include Backpropagation Neural Network (BNN) and Time Delay Neural Network (TDNN). Both were implemented 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 Nino1-2 and Nino4 regions, the Time Delay Neural Network was used for reconstruction and prediction. Comparing with the next six month observations and predictions, all of them are located 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/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
Arquivo Alvo6084.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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