@InProceedings{ZepkaFariPint:2008:NeNePr,
               author = "Zepka, Gisele dos Santos and Farias, Wendell Rondinelli Gomes and 
                         Pinto Junior, Osmar",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "A forecast cloud-to-ground lightning system part 1 - Neural 
                         network preliminary results",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2008",
         organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 15.",
             keywords = "artificial neural network, ETA model, lightning forecast, rede 
                         neural artificial, previs{\~a}o de descargas el{\'e}tricas.",
             abstract = "Este trabalho apresenta um estudo inicial sobre o desenvolvimento 
                         de um sistema de previs{\~a}o de descargas el{\'e}tricas 
                         atrav{\'e}s de uma rede neural artificial (RNA), baseado em dados 
                         de rel{\^a}mpagos nuvem-solo da Rede Brasileira de 
                         Detec{\c{c}}{\~a}o de Descargas Atmosf{\'e}ricas (BrasilDat). O 
                         conjunto de entrada da rede neural foi composto por dados 
                         hor{\'a}rios de rel{\^a}mpagos e campos de an{\'a}lise de 
                         vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas do modelo ETA, ambos 
                         selecionados para a {\'a}rea da Companhia Paulista de 
                         For{\c{c}}a e Luz CPFL. A sa{\'{\i}}da da previs{\~a}o {\'e} 
                         apresentada na forma de um {\'{\i}}ndice, tal como: baixa, 
                         m{\'e}dia ou alta atividade el{\'e}trica. Apesar das tempestades 
                         serem um fen{\^o}meno bastante complexo, devido aos diferentes 
                         processos f{\'{\i}}sicos envolvidos na sua forma{\c{c}}{\~a}o 
                         e evolu{\c{c}}{\~a}o, os resultados deste trabalho indicam que 
                         uma rede neural artificial {\'e} uma ferramenta matem{\'a}tica 
                         promissora para a constru{\c{c}}{\~a}o de um confi{\'a}vel 
                         sistema de previs{\~a}o de descargas el{\'e}tricas. ABSTRACT: 
                         This work presents an initial study about the development of an 
                         artificial neural network (NN) to construct a lightning forecast 
                         system, based on cloud-to-ground (CG) lightning data provided by 
                         Brazilian Lightning Detection Network (BrasilDat). The NN input 
                         variables set was composed by hourly number of lightning flashes 
                         and analysis fields of meteorological parameters from ETA model 
                         both picked and chosen for Companhia Paulista de For{\c{c}}a e 
                         Luz CPFL Energy area. The forecasting output is presented in terms 
                         of a severity lightning index as: low, medium and high lightning 
                         activity. Although a storm system to be a very complex phenomenon, 
                         because there are many physical processes involved in its 
                         formation and evolution, the results of this paper indicate that a 
                         NN is a promising mathematical tool to build a reliable lightning 
                         prediction system.",
  conference-location = "S{\~a}o Paulo",
      conference-year = "24-29ago",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "en",
         organisation = "SBMET",
           targetfile = "Zepka_CBMET2008.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}