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1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositorysid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/09.30.17.46   (restricted access)
Last Update2008:09.30.18.41.52 (UTC) administrator
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/09.30.17.46.34
Metadata Last Update2018:06.04.04.05.33 (UTC) administrator
Secondary KeyINPE-15456-PRE/10190
Citation KeyZepkaFariPint:2008:NeNePr
TitleA forecast cloud-to-ground lightning system part 1 - Neural network preliminary results
FormatCD-ROM
Year2008
Secondary Date20080824
Access Date2024, Apr. 28
Secondary TypePRE CN
Number of Files1
Size269 KiB
2. Context
Author1 Zepka, Gisele dos Santos
2 Farias, Wendell Rondinelli Gomes
3 Pinto Junior, Osmar
Resume Identifier1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ2E
Group1 DGE-CEA-INPE-MCT-BR
2 DGE-CEA-INPE-MCT-BR
3 DGE-CEA-INPE-MCT-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
e-Mail Addressdeicy@cptec.inpe.br
Conference NameCongresso Brasileiro de Meteorologia, 15.
Conference LocationSão Paulo
Date24-29ago
Book TitleAnais
Tertiary TypeArtigo
OrganizationSBMET
History (UTC)2008-12-03 14:34:36 :: deicy -> administrator ::
2018-06-04 04:05:33 :: administrator -> marciana :: 2008
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Keywordsartificial neural network
ETA model
lightning forecast
rede neural artificial
previsão de descargas elétricas
AbstractEste trabalho apresenta um estudo inicial sobre o desenvolvimento de um sistema de previsão de descargas elétricas através de uma rede neural artificial (RNA), baseado em dados de relâmpagos nuvem-solo da Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDat). O conjunto de entrada da rede neural foi composto por dados horários de relâmpagos e campos de análise de variáveis meteorológicas do modelo ETA, ambos selecionados para a área da Companhia Paulista de Força e Luz CPFL. A saída da previsão é apresentada na forma de um índice, tal como: baixa, média ou alta atividade elétrica. Apesar das tempestades serem um fenômeno bastante complexo, devido aos diferentes processos físicos envolvidos na sua formação e evolução, os resultados deste trabalho indicam que uma rede neural artificial é uma ferramenta matemática promissora para a construção de um confiável sistema de previsão de descargas elétricas. ABSTRACT: This work presents an initial study about the development of an artificial neural network (NN) to construct a lightning forecast system, based on cloud-to-ground (CG) lightning data provided by Brazilian Lightning Detection Network (BrasilDat). The NN input variables set was composed by hourly number of lightning flashes and analysis fields of meteorological parameters from ETA model both picked and chosen for Companhia Paulista de Força e Luz CPFL Energy area. The forecasting output is presented in terms of a severity lightning index as: low, medium and high lightning activity. Although a storm system to be a very complex phenomenon, because there are many physical processes involved in its formation and evolution, the results of this paper indicate that a NN is a promising mathematical tool to build a reliable lightning prediction system.
AreaFISMAT
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > A forecast cloud-to-ground...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
Languageen
Target FileZepka_CBMET2008.pdf
User Groupadministrator
deicy
Visibilityshown
Copy HolderSID/SCD
Read Permissiondeny from all and allow from 150.163
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3EU29DP
Host Collectionsid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notes
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor electronicmailaddress identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Description control
e-Mail (login)marciana
update 


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