| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Resumo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21 | |||
| Última Atualização | 2022:08.19.12.21.38 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.19.12.21.38 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.23.43.56 (UTC) simone | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| Chave de Citação | RohrPetr:2022:ReCoEl | |||
| Título | Reconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos  | |||
| Formato | On-line | |||
| Projeto | Reconstrução do conteúdo eletrônico total da ionosfera utilizando análise espectral de dados históricos | |||
| Ano | 2022 | |||
| Data de Acesso | 17 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 154 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Rohr, João Vítor Bernardi 2 Petry, Adriano | |||
| Grupo | 1 2 COESU-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 joao.rohr@acad.ufsm.br 2 dr.adriano.petry@gmail.com | |||
| Editor | Ribeiro, Valéria Cristina dos Santos Paulicena, Edésio Hernane Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de Correia, Emilia Souza, João Paulo Estevam de Hey, Heyder Escada, Paulo Augusto Sobral Savonov, Roman Ivanovitch Camayo Maita, Rosio del Pilar | |||
| Nome do Evento | Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE) | |||
| Localização do Evento | on line | |||
| Data | 22 a 26 – ago | |||
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade da Editora | São José dos Campos | |||
| Páginas | 1 | |||
| Título do Livro | Resumos | |||
| Tipo Terciário | Iniciação Científica | |||
| Organização | Divisão de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD) | |||
| Histórico (UTC) | 2022-08-19 12:22:21 :: simone -> administrator :: 2022 2022-09-14 20:20:21 :: administrator -> simone :: 2022 2022-12-05 17:30:15 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:46:13 :: administrator -> simone :: 2022 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | conteúdo eletrônico total previsão aprendizado de máquina modelagem sazonal ionosfera total electron content forecasting machine learning seasonal modeling ionosphere | |||
| Resumo | A descrição analítica de modelos para o Conteúdo Eletrônico Total (TEC) da ionosfera apresenta alta complexidade e elevado custo computacional. Sendo assim, com a grande quantidade de dados já existentes é de interesse a utilização de métodos de aprendizado de máquina e ciência de dados para a mais rápida predição do TEC da ionosfera através de indicadores de atividade solar. Dando continuidade ao trabalho anterior, neste também se buscou a modelagem da dinâmica da ionosfera durante longos períodos (1 a 3 anos) fazendo uso da análise espectral através da Transformada Discreta do Cosseno (DCT). As variáveis solares analisadas como features do modelo foram o número relativo de manchas solares (RSN), índice F10.7 e 39 bandas de fluxo fotônico (PF) de extremo ultravioleta (EUV) obtidos através do modelo empírico Solar2000. A fim de condensar as 39 bandas de fluxo fotônico em apenas uma variável foi proposta uma nova feature baseada na média ponderada pelos coeficientes de correlação de Pearson de cada uma das bandas, nomeada por simplicidade como PF combinado. Para o presente trabalho foram considerados apenas os modelos de regressão linear e máquina de vetores de suporte (SVM). Além disso, o conjunto de dados foi aumentado para 19 anos (2003-2021) tanto em valores de TEC como de dados solares o que permitiu a análise de desempenho com o aumento dos anos de teste e maior tempo de treino. Por fim, desenvolveu-se um código geral em que é possível se subdividir a simulação em diferentes modelos individuais separados por um período de dias do ano, sazonal por exemplo, pelos solstícios e equinócios. Analisando o desempenho de modelos treinados com certas combinações de features ficou notável que aqueles com F10.7 e algumas bandas separadas de PF desempenharam muito abaixo do que aqueles treinados somente com RSN e/ou PF combinado, os quais atingiram erros de 2.8 TECu, quando comparados com dados de TEC fornecidos pelo International GNSS Service (IGS). De outro modo, com variáveis de F10.7, RSN e PF das três primeiras bandas, mas agora com divisão sazonal, o valor de RMSE ficou em torno de 2 TECu para todo o período de teste. Todavia, observou-se que a utilização apenas de RSN e/ou PF combinado não obtém benefícios significativos da divisão sazonal, pois com estas features o comportamento periódico sazonal é suprimido. | |||
| Área | CEA | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGGO > Reconstrução do conteúdo... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo... | |||
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2022 > Reconstrução do conteúdo... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/47FB8TL | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | Resumo_Joao_Vitor_Bernardi_Rohr.pdf | |||
| Grupo de Usuários | self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Vinculação | Trabalho não Vinculado à Tese/Dissertação | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUBT5 8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 5 sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 3 | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Notas | Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq. | |||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||