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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentifierJ8LNKAN8RW/38MQQ38
Repositorydpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.13.27
Last Update2011:02.04.16.39.22 (UTC) administrator
Metadata Repositorydpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.13.28
Metadata Last Update2021:07.28.21.23.47 (UTC) administrator
Secondary KeyINPE--PRE/
ISSN1677-1966
Labellattes: 8185155301349092 1 CintraCamp:2010:FiKa
Citation KeyCintraCamp:2010:FiKa
TitleRedes Neurais Artificiais na Melhoria de Desempenho de Métodos de Assimilação de Dados: Filtro de Kalma
Year2010
Access Date2024, May 17
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size256 KiB
2. Context
Author1 Cintra, Rosangela Saher Correa
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Resume Identifier1 8JMKD3MGP5W/3C9JJ75
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Group1 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 rocintra@gmail.com
e-Mail Addressrocintra@gmail.com
JournalTema: Tendências em Matemática Aplicada e Computacional
Volume11
Number1
Pages29-39
Secondary MarkB5_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B3_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_II B3_ENGENHARIAS_III B4_ENGENHARIAS_IV B4_GEOCIÊNCIAS B3_INTERDISCIPLINAR B4_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA
History (UTC)2010-12-06 14:15:27 :: lattes -> ricardo :: 2010
2010-12-07 11:40:41 :: ricardo -> administrator :: 2010
2010-12-08 15:16:35 :: administrator -> marciana :: 2010
2011-09-12 16:00:22 :: marciana -> administrator :: 2010
2021-07-28 21:23:47 :: administrator -> marciana :: 2010
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
Keywordsassimilação de dados
filtro de Kalman
Redes Neurais Artificiais
AbstractAssimilação de Dados é um método que combina dados de um modelo matemático e dados de observações, permitindo uma melhoria na previsão do modelo. Métodos seqüenciais ótimos são baseados em teoria de estimativa formal que minimiza os erros dos dados de acordo com a dinâmica do modelo. Métodos de assimilação de dados utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) vêm sendo propostos muito recentemente apresentando resultados consistentes: computacionalmente eficientes e eficazes quanto aplicação. Este trabalho apresenta uma abordagem do método de assimilação por RNA, onde aplica-se uma RNA para substituir o cálculo da inversão de matrizes de erros constante do algoritmo de assimilação baseado em filtro de Kalman. Para exemplo da aplicação desta abordagem, utilizou-se o Sistema de Lorenz e o Filtro de Kalman Estendido para obter parâmetros usados no treinamento da RNA e na comparação dos resultados.
AreaCOMP
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Redes Neurais Artificiais...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/38MQQ38
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/38MQQ38
Languagept
Target FileCintra_CamposVelho_Todling.pdf
User Groupadministrator
lattes
marciana
Visibilityshown
Archiving Policyallowpublisher allowfinaldraft
Read Permissionallow from all
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
LinkingTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Citing Item Listsid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
URL (untrusted data)http://www.sbmac.org.br/tema/index.php?seletas/11_1.php
DisseminationPORTALCAPES
Host Collectiondpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notes
NotesSetores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
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7. Description control
e-Mail (login)marciana
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