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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/43NH8E9
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2020/12.07.15.10.55
Última Atualização2020:12.09.15.47.11 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2020/12.07.15.10.56
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.31.25 (UTC) administrator
DOI10.5902/2179460X45358
ISSN0100-8307
2179-460X
Rótulolattes: 5142426481528206 2 AnochiVelh:2020:NeNeSe
Chave de CitaçãoAnochiCamp:2020:NeNeSe
TítuloNeural network for seasonal climate precipitation prediction on the Brazil
Ano2020
Data de Acesso12 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho774 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 DIDOP-CGCPT-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)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@inpe.br
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
RevistaCiência e Natura
Volume42
Páginase15
Nota SecundáriaB2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_ENSINO B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B3_GEOGRAFIA B3_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B4_SAÚDE_COLETIVA B4_GEOCIÊNCIAS B4_ENGENHARIAS_I B4_BIODIVERSIDADE B4_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_QUÍMICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II
Histórico (UTC)2020-12-07 15:19:25 :: lattes -> administrator :: 2020
2020-12-09 15:45:20 :: administrator -> lattes :: 2020
2020-12-09 15:47:12 :: lattes -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:31:25 :: 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-ChavePrecipitation
Seasonal climate prediction
Self-configured neural network
ResumoPrecipitação é o campo meteorológico mais difícil de ser predito. Uma abordagem baseada em rede neural ótima é aplicada para previsão de precipitação para o Brasil. Uma rede neural perceptron de múltiplas camadas (RN-PMC) auto-configurada é usada como ferramenta predição. A topologia da MLP-NN é encontrada resolvendo um problema de otimização pelo algoritmo de colisão de múltiplas partículas (MPCA). Previsões para estações de inverno e verão são mostradas. A previsão neural é avaliada usando dados de reanálise do NCEP/NCAR e dados do satélite GPCP (Global Precipitation Climatology Project -- monthly precipitation dataset).
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Neural network for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Neural network for...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/43NH8E9
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/43NH8E9
Idiomapt
Arquivo Alvoanochi_neural.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2
sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 1
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url usergroup
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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