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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/35TDA48
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/08.25.14.34
Última Atualização2021:01.05.17.22.20 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/08.25.14.34.09
Última Atualização dos Metadados2021:01.05.17.22.21 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoMuralikrishnaDalLSilv:2009:GeDSIn
TítuloGeogmanetic DST index forecast using a multilayer perceptrons artificial neural network
Ano2009
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho13 KiB
2. Contextualização
Autor1 Muralikrishna, Amita
2 Dal Lago, Alisson
3 Silva, José Demísio Simões da
Grupo1 DAE-CEA-INPE-MCT-BR
2 DGE-CEA-INPE-MCT-BR
3 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Nome do EventoIaga, 2009.
Localização do EventoSopron, Hungary
Data23-30 Aug.
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2009-08-25 14:34:09 :: simone -> administrator ::
2020-04-28 17:49:01 :: administrator -> simone :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChavePrediction
geomagnetic storms
artificial neural network
ResumoThe best known manifestations of the impact of solar wind on the magnestosphere are the geomagnetic storms. The prediction of geomagnetic field behavior allows the alert of geomagnetic storms occurrence, as those phenomena can cause many damages in the planet. The Artificial Intelligence tools have been applied in many multidisciplinary studies, covering several areas of knowledge, as a choice of approach to the solution of problems with characteristics like non-linearity, imprecision, and other features that can not be easily solved with conventional computational models. Techniques such as Artificial Neural Networks, Expert Systems and Decision Trees have been used in the Space Weather studies to perform tasks such as forecasting geomagnetic storms and the investigation of rules and parameters related on its occurrence. The main focus of this work is on forecasting the geomagnetic field behavior, represented this time by the Dst index, using for that task, mainly, the interplanetary magnetic field components and solar wind data. The tool chosen here to solve the non-linear problem was a Multi-layer Perceptrons Artificial Neural Network, trained with the backpropagation algorithm. Unlike what was done in other studies, we chose to predict calm and disturbed periods like, for example, a full month of data, for application in a real time forecasting system. It was possible to predict the geomagnetic Dst index one or two hours before with great percentage efficiency.
ÁreaCEA
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Geogmanetic DST index...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDAE > Geogmanetic DST index...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > Geogmanetic DST index...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/35TDA48
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/35TDA48
Idiomaen
Arquivo Alvomurali_geomagnetic.pdf
Grupo de Usuáriossimone
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3ETL868
8JMKD3MGPCW/3EU29DP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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