| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/4873UG2 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.24 |
| Última Atualização | 2022:12.15.16.06.39 (UTC) lattes |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.24.01 |
| Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.52.56 (UTC) administrator |
| Rótulo | lattes: 5419406895036725 3 PereiraFazeCalh:2022:EvMLMo |
| Chave de Citação | PereiraFazeCalh:2022:EvMLMo |
| Título | Evaluating ML models for lightning forecasting in Brazil  |
| Formato | DVD |
| Ano | 2022 |
| Data de Acesso | 13 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 195 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Pereira, Arielle dos Santos Bassanelli 2 Fazenda, Álvaro L. 3 Calheiros, Alan James Peixoto |
| Grupo | 1 2 3 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) 2 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 arielle.bassanelli@unifeps.br 2 alvaro.fazenda}@unifesp.br 3 luanorion@hotmail.com |
| Nome do Evento | Brazilian Symposium on Data Bases, 37 |
| Localização do Evento | Búzios |
| Data | Sept. 2022 |
| Páginas | 187-192 |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | Resumo Estendido |
| Histórico (UTC) | 2022-12-15 16:06:40 :: lattes -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:52:56 :: 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 | Lightning Nowcasting Machine Learning |
| Resumo | nstruments for monitoring severe meteorological phenomena (suchas lightning, flooding and landslides) can be used to assist in decision-makingby state agencies, in an attempt to mitigate their possible harmful effects. Thesephenomena usually occur suddenly on a short-term duration, under a limitedregion, imposing difficulties in being predicted by regular weather forecast mo-dels, requiring specific prediction systems. Very short-term weather forecastingsystems, on order of a few hours, known as nowcasting, can include numericalmodels of physical phenomena and machine learning algorithms. This workpresents a system for forecasting the incidence of lightning, a common pheno-menon in electrically active storms, through the application and evaluation oftwo machine learning models, an Artificial Neural Network and a Random Fo-rest model, which were able to detect the occurrence of atmospheric electricaldischarges from the automatic recognition of patterns obtained from the data ge-nerated by the numerical weather forecasts. The Random Forest model presen-ted the best results when trained with the set that includes the ten best correlatedvariables, reaching 99.77% of accuracy for the case study performed. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Evaluating ML models... |
| 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 | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4873UG2 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4873UG2 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 21863-1454-17803-1-10-20220915.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Grupo de Leitores | administrator lattes |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUES5 |
| URL (dados não confiáveis) | https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd_estendido/article/view/21863/21687 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |