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Metadados

Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/Cys5B
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/06.24.14.34
Última Atualização2015:11.18.17.41.27 marciana
Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/06.24.14.34.11
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.51.12 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoVijaykumarStePreCamNow:2002:OpNeNe
TítuloOptimized Neural Network Code for Data Assimilation
FormatoCD-ROM
Ano2002
Data4-9 ago.
Data de Acesso18 jan. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho170 KiB
Área de contextualização
Autor1 Vijaykumar, Nandamudi Lankalapali
2 Stephanyl, Stephan
3 Preto, Airam Jonatas
4 Campos Velho, Haroldo Fraga de
5 Nowosad, Alexandre G.
Grupo1 LAC-INPE-MCT-BR
2 DMD-INPE-MCT-BR
Afiliação1 INPE-Sao Jose dos Campos-12227-010-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 12.
Localização do EventoFoz do Iguacu
Páginas3841-3849
Título do LivroAnais
Tipo SecundárioPRE CN
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoSBMET
Histórico2008-06-10 21:14:27 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:53:48 :: estagiario -> administrator ::
2013-09-22 23:27:12 :: administrator -> marciana :: 2002
2014-10-24 16:31:28 :: marciana -> administrator :: 2002
2015-03-04 14:04:57 :: administrator -> marciana :: 2002
2015-11-18 17:41:27 :: marciana -> administrator :: 2002
2018-06-05 03:51:12 :: administrator -> marciana :: 2002
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
ResumoThe data assimilation process can be described as a procedure that uses observational data to improve the prediction made by an inaccurate mathematical modelo Recent1y, neural networks have been proposed as a new method for data assimilation. The Multilayer Perceptron network with backpropagation learning was chosen for this procedure. Neural networks are inherent1y a parallel procedure. This paper presents some strategies being used to achieve an optimized parallel code for the network training. Code optimizations include the use of either High Perfonnance Fortran directives or Message Passing Interface library calls. A neural network for Data Assimilation was trained based on both the physical models of the Lorenz and shallow water equations.
AreaMET
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/rep/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/Cys5B
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/Cys5B
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark type url versiontype volume
Área de controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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