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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUozw
Repositóriosid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.06.10
Última Atualização2015:09.16.17.38.37 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.06.10.38
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.04.03.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-6772-PRE/2782
ISSN0003-0007
Rótulo7907
Chave de CitaçãoGangSaNordBevi:1996:PrSeSu
TítuloPredictions of Sea Surface Temperature in Tropical Ocean using neural networks
Ano1996
Data Secundária19980720
Data de Acesso25 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6714 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gang, Li Wei
2 Sa, Leonardo Deane Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 DGE-INPE-MCT-BR
RevistaBulletin of the American Meteorological Society
Volume68
Número1
Páginas23-33
Histórico (UTC)2008-06-09 16:31:49 :: administrator -> banon ::
2010-05-11 16:35:01 :: banon -> administrator ::
2014-09-29 15:13:38 :: administrator -> marciana :: 1996
2015-09-16 17:38:37 :: marciana -> administrator :: 1996
2018-06-06 04:03:18 :: administrator -> marciana :: 1996
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveMETEOROLOGIA
REDES NEURAIS
SUPERFICIE DO MAR
TEMPERATURA
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 Nino 1-2: 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 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, 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/GUozw
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUozw
Arquivo Alvo1996_gang.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher6 allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU29DP
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn language lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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