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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/Fpc6t
Repositóriosid.inpe.br/jeferson/2005/03.09.14.05
Última Atualização2023:06.15.15.49.32 (UTC) sergio
Repositório de Metadadossid.inpe.br/jeferson/2005/03.09.14.05.30
Última Atualização dos Metadados2024:12.26.14.42.11 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14222-TDI/1123
Chave de CitaçãoHärter:2004:ReNeRe
TítuloRedes neurais recorrentes aplicadas à assimilação de dados em dinâmica não-linear
Título AlternativoRecurrent neural networks applayed to data assimilation on non-linear dynamic
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2004
Data Secundária20070327
Data2004-12-16
Data de Acesso16 jan. 2025
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas138
Número de Arquivos425
Tamanho29615 KiB
2. Contextualização
AutorHärter, Fabrício Pereira
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaRamos, Fernando Manuel (presidente)
Campos Velho, Haroldo Fraga de (orientador)
Silva, José Demisio Simões da
Ludemir, Teresa Bernarda
Dias, Pedro Leite da Silva
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2005-03-09 17:05:31 :: jefferson -> administrator ::
2006-09-27 21:16:33 :: administrator -> jefferson ::
2007-07-18 19:41:22 :: jefferson -> administrator ::
2008-09-05 21:22:49 :: administrator -> jefferson ::
2009-06-19 15:06:43 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-07 20:05:19 :: administrator -> jefferson ::
2009-11-05 14:57:31 :: jefferson -> alessandra@sid.inpe.br ::
2010-01-11 19:24:28 :: alessandra@sid.inpe.br -> viveca@sid.inpe.br ::
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2019-03-27 19:28:11 :: administrator -> sergio :: 2004
2020-07-08 13:24:09 :: sergio -> simone :: 2004
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2023-06-15 15:51:20 :: sergio -> administrator :: 2004
2024-12-26 14:42:11 :: administrator -> sergio :: 2004
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveassimilação de dados
dinâmica não-linear
redes neurais
recorrência
validação cruzada
perceptron de múltiplas camadas
funções de base radial
Elman
Jordan
data assimilation
nonlinear nets
recurrence
proving
multilayer perceptron
radial basis function
Elman
Jordan
ResumoNeste trabalho aplica-se as Redes Neurais (RN) Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), Funções de Base Radial (FBR), Elman (RN-E) e Jordan (RN-J) num contexto de Assimilação de Dados em dinâmica não-linear. Avalia-se a eficiência das RN em emular o filtro de Kalman (FK) e a possível aplicabilidade desta técnica a problemas de dimensão maior, como por exemplo, previsão de tempo operacional. A FBR, RN-E, RN-J e a técnica de treinamento conhecida como correlação cruzada até então nunca haviam sido testadas neste tipo de aplicação. Os resultados obtidos com os modelos simples (sistema de Lorenz em regime caótico e o modelo de água Rasa - 1D) mostram que as redes foram eficientes na solução do problema, sendo que o principal resultado foi a redução do espaço de busca durante o treinamento das redes. Pela forma como os exemplos de treinamento são apresentados as RN, estima-se ter reduzido a dimensão do espaço de busca da ordem de 109 para 103 em problemas práticos de previsão de tempo e clima em relação ao trabalho pioneiro de Nowosad et al. (2001). Apresenta-se também, resultados da aplicação da PMC em Assimilação de Dados em Clima Espacial, o que abre uma nova linha de pesquisa em Geofísica Espacial. ABSTRACT: This work applies four neural network paradigms for data assimilation problem, focusing on non-linear dynamics. They are respectively named, according to literature, as Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), Elman (E-NN) and Jordan (J-NN). The performance of these four NN on emulating the Kalman filter (KF) and the possibility of application of this technique at high dimension problems, as numerical weather forecasting, are analyzed. The RBF, E-NN, J-NN and the training technique knowledge, such as the cross validation have never been tested in this kind of application. Results with chaotic Lorenz system and Shallow Water Equations - 1D show that NN are an encouraging approach for data assimilation process. Thus the main result of this work is the improvement of the NN topologies in order to minimize the convergence rate, where a decreasing of 106, if compared to the results given by Nowosad et al. (2001) , could be achieved if this technique was applied to operational numerical weather forecasting. An application of NN techniques, for space geophysical data assimilation problem is also demonstrated and it was seen that it could open a new research line.
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD2USNNW34T/4CL6M65
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)sergio
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