| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/474P3R2 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2022/06.15.13.04.48 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2022:06.20.13.49.37 (UTC) lattes |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2022/06.15.13.04.49 |
| Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.52.55 (UTC) administrator |
| DOI | 10.14529/jsfi220105 |
| ISSN | 2409-6008 |
| Rótulo | lattes: 5142426481528206 1 CamposVelhoFSBWSCC:2022:PaIm |
| Chave de Citação | CamposVelhoFSBWSCC:2022:PaIm |
| Título | Data Assimilation by Neural Network for Ocean Circulation: Parallel Implementation  |
| Ano | 2022 |
| Data de Acesso | 20 maio 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 881 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Campos Velho, Haroldo Fraga de 2 Furtado, Helaine Cristina Morais 3 Sambatti, Sabrina Bérgoch Monteiro 4 Barros, Carla Osthoff Ferreira de 5 Welter, Maria Eugenia Sausen 6 Souto, Roberto Pinto 7 Carvalho, Diego 8 Cardoso, Douglas O. |
| Identificador de Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 |
| Grupo | 1 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA) 3 4 Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) 5 Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) 6 Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) 7 Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca 8 Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 haroldo.camposvelho@inpe.br |
| Revista | Supercomputing Frontiers and Innovations |
| Volume | 9 |
| Número | 1 |
| Páginas | 74-86 |
| Histórico (UTC) | 2022-06-20 13:49:38 :: lattes -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:52:55 :: administrator -> simone :: 2022 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Data assimilation Articial Neural Network Shallow water equations Parallel processing |
| Resumo | Data assimilation (DA) is an essential issue for operational prediction centers, where a com-puter code is applied to simulate physical phenomena by solving differential equations. The pro-cedure to determine the best initial condition combining data from observation and previousforecasting (background) is carried out by a data assimilation method. The Kalman filter (KF) isa technique for data assimilation, but it is computationally expensive. An approach to reduce thecomputational effort for DA is to emulate the KF by a neural network. The multi-layer perceptronneural network (MLP-NN) is employed to emulate the Kalman in a 2D ocean circulation model,and algorithmic complexity to KF and NN is presented. A shallow-water system models the oceandynamics. Synthetic measurements are used for evaluating the MLP-NN for the data assimilationprocess. Here, a parallel version for the DA procedure by the neural network is described andtested, showing the performance improvement for a parallel version of the NN-DA. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Data Assimilation by... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | superfri-2022-1-74-86.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Grupo de Leitores | administrator lattes |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUES5 |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 4 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 2 |
| URL (dados não confiáveis) | https://superfri.org/index.php/superfri/issue/view/33 |
| Divulgação | PORTALCAPES; SCOPUS. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |