%0 Journal Article
%4 sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.17.17.58
%2 sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.17.17.58.50
%@doi 10.5902/2179460X19968
%@issn 0100-8307
%@issn 2179-460X
%T Previsão climática de precipitação para a região Sul por rede neural autoconfigurada
%D 2016
%9 conference paper
%A Anochi, Juliana Aparecida,
%A Campos Velho, Haroldo Fraga de,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress juliana.anochi@gmail.com
%@electronicmailaddress haroldo.camposvelho@inpe.br
%B Ciência e Natura
%V 38
%N Esp.
%P 98-104
%K Previsão climática, precipitação, rede neural, otimização, redução de dados, Climate prediction, precipitation, neural network, optimazation, data reduction.
%X Previsão climática do campo de precipitação é um aspecto chave, pois esta é uma variável meteorológica difícil, de grande variabilidade temporal e espacial, com forte impacto para a sociedade. Um método baseado em rede neural artificial é aplicado para previsão mensal e sazonal de precipitação na região Sul do Brasil. O uso de redes neurais como um modelo preditivo é bastante difundido em diferentes aplicações. A melhor configuração para a rede neural é calculada automaticamente. O esquema de autoconfiguração é descrito como um problema de otimização. ABSTRACT: Climate prediction for precipitation field is a key issue, because such meteorological variable is the challenge for climate and weather forecasting due to the high spatial and temporal variability with strong impact on the society. A method based on the artificial neural network is applied to monthly and seasonal precipitation forecast in southern Brazil. The use of neural networks as a predictive model is widespread in different applications. The best configuration for the neural network is automatically calculated. The autoconfiguration scheme is described as an optimization problem.
%@language pt
%3 Anochi_Previsao.pdf
%U http://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/19968/pdf
%O IX Workshop Brasileiro de Micrometeorologia, 2016.