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1. Identificação
Tipo de ReferênciaSlides (Audiovisual Material)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3Q5RUCP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.04.14.32
Última Atualização2017:12.04.14.32.54 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.04.14.32.54
Última Atualização dos Metadados2021:09.16.02.57.40 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCintraCampCock:2017:SuNeNe
TítuloSupervised neural network for data assimilation on atmospheric general circulation model
Título CurtoSlides
FormatoOn-line
Ano2017
Data de Acesso20 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2287 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cintra, Rosangela Saher
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Cocke, Steven
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Florida State University (FSU)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
Nome do EventoInternational WMO Symposium on Data Assimilation, 7
Localização do EventoFlorianópolis, SC
Data11-15 Sept.
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Histórico (UTC)2017-12-04 14:32:54 :: simone -> administrator ::
2021-09-16 02:57:40 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoData assimilation (DA) is an essential process for the operational prediction centers, due to uncertainties associated to the forecasting model. Supervised artificial neural network (NN) is the DA method applied to an Atmospheric General Circulation Model (AGCM) used in Florida State University (FSU), USA. The NN is trained to have similar performance to the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). The NN is self-configured, as a result of minimizing an optimization problem. There are three factors in the cost function: training error, generalization error, and NN complexity. The optimum solution for the NN configuration is found by using a new meta-heurisc named MCPA (Multi-Particle Collision Algorithm). The DA experiment was carried out on the FSU Global Spectral Model (FSUGSM), a multilevel spectral primitive equation model at resolution T63L27. Similar results for DA are obtained by NN and LETKF, but the NN scheme is dozens times faster than the ensemble method.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Slides
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Supervised neural network... > Slides
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/12/2017 12:32 1.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3Q5RUCP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3Q5RUCP
Idiomaen
Arquivo Alvocintra_supervised.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGP3W34P/3Q5RT48
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofslides orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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