Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UMEC7B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/01.03.16.18   (acesso restrito)
Última Atualização2020:01.03.16.18.50 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/01.03.16.18.50
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.34.55 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.asr.2019.11.011
ISSN0273-1177
1879-1948
Chave de CitaçãoGonçalvesEcheFrig:2020:SuCyPr
TítuloSunspot cycle prediction using Warped Gaussian process regression
Ano2020
MêsJan.
Data de Acesso20 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1153 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gonçalves, Ítalo G.
2 Echer, Ezequiel
3 Frigo, Everton
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3D
Grupo1
2 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Endereço de e-Mail do Autor1 italogoncalves@unipampa.edu.br
2 ezequiel.echer@inpe.br
RevistaAdvances in Space Research
Volume65
Número1
Páginas677-683
Nota SecundáriaB1_INTERDISCIPLINAR B1_GEOCIÊNCIAS B1_ENGENHARIAS_IV B1_ENGENHARIAS_III B1_BIODIVERSIDADE B3_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B4_ASTRONOMIA_/_FÍSICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I
Histórico (UTC)2020-01-03 16:18:50 :: simone -> administrator ::
2020-01-03 16:18:51 :: administrator -> simone :: 2019
2020-01-03 16:19:41 :: simone :: 2019 -> 2020
2020-01-03 16:19:41 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:34:55 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSunspot number
Solar cycle
Machine learning
Gaussian process
ResumoSolar cycle prediction is a key activity in space weather research. Several techniques have been employed in recent decades in order to try to forecast the next sunspot-cycle maxima and time. In this work, the Gaussian process, a machine-learning technique, is used to make a prediction for the solar cycle 25 based on the annual sunspot number 2.0 data from 1700 to 2018. A variation known as Warped Gaussian process is employed in order to deal with the non-negativity constraint and asymmetrical data distribution. Tests using holdout data yielded a root mean square error of 10.0 within 5 years and 25.035.0 within 10 years. Simulations using the predictive distribution were performed to account for the uncertainty in the prediction. Cycle 25 is expected to last from 2019 to 2029, with a peak sunspot number about 117 (110 by the median) occurring most likely in 2024. Thus our method predicts that solar Cycle 25 will be weaker than previous ones, implying a continuing trend of declining solar activity as observed in the past two cycles.
ÁreaCEA
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > Sunspot cycle prediction...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/01/2020 13:18 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvogoncalves_sunspot.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU29DP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.22.11 6
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.47 5
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar