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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/474P3R2
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2022/06.15.13.04.48   (acesso restrito)
Última Atualização2022:06.20.13.49.37 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2022/06.15.13.04.49
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.52.55 (UTC) administrator
DOI10.14529/jsfi220105
ISSN2409-6008
Rótulolattes: 5142426481528206 1 CamposVelhoFSBWSCC:2022:PaIm
Chave de CitaçãoCamposVelhoFSBWSCC:2022:PaIm
TítuloData Assimilation by Neural Network for Ocean Circulation: Parallel Implementation
Ano2022
Data de Acesso13 jun. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho881 KiB
2. Contextualização
Autor1 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 Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 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 Autor1 haroldo.camposvelho@inpe.br
RevistaSupercomputing Frontiers and Innovations
Volume9
Número1
Páginas74-86
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 Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveData assimilation
Articial Neural Network
Shallow water equations
Parallel processing
ResumoData 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.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Data Assimilation by...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosuperfri-2022-1-74-86.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.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
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal 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
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