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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3JJPDUT
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.46   (acesso restrito)
Última Atualização2015:07.06.17.35.55 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.47
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.25.37 (UTC) administrator
DOI10.17265/2159-5291/2015.05.005
ISSN2159-5291
Rótulolattes: 2720072834057575 1 AnochiCamp:2015:ClPrPr
Chave de CitaçãoAnochiCamp:2015:ClPrPr
TítuloClimate precipitation prediction by neural network
Ano2015
Data de Acesso28 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3511 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@gmail.com
2 haroldo@lac.inpe.br
RevistaJournal of Mathematics and System Science
Volume5
Páginas207-213
Histórico (UTC)2015-06-01 13:34:00 :: lattes -> administrator :: 2015
2018-06-04 23:25:37 :: administrator -> simone :: 2015
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-ChaveClimate Prediction
Neural Networks
Rough Sets Theory
ResumoIn this work a neural network model for climate forecasting is presented. The model is built by training a neural network with available reanalysis data. In order to assess the model, the development methodology considers the use of data reduction strategies that eliminate data redundancy thus reducing the complexity of the models. The results presented in this paper considered the use of Rough Sets Theory principles in extracting relevant information from the available data to achieve the reduction of redundancy among the variables used for forecasting purposes. The paper presents results of climate prediction made with the use of the neural network based model. The results obtained in the conducted experiments show the effectiveness of the methodology, presenting estimates similar to observations.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Climate precipitation prediction...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Climate precipitation prediction...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Grupo de Usuárioslattes
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1
URL (dados não confiáveis)http://www.davidpublisher.com/Home/Journal/JMSS
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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