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Assimilação de Dados usando redes neurais para o modelo global do CPTEC-INPE

Processo: 13/07678-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2013
Vigência (Término): 31 de julho de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Haroldo Fraga de Campos Velho
Beneficiário:Helaine Cristina Morais Furtado
Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Computação científica   Assimilação de dados

Resumo

A descrição da maioria dos fenômenos físicos por meio de equações diferenciais envolve erros de modelagem. Para sistemas operacionais de previsão, uma estratégia para lidar com incertezas do erro de modelagem é adicionar alguma informação real do sistema físico ao modelo matemático. Esta informação adicional consiste de observações (valores medidos) do fenômeno que se deseja modelar. No entanto, os dados observados devem ser inseridos com cuidado para evitar uma degradação no desempenho da previsão. Técnicas de assimilação de dados são ferramentas que combinam de modo eficaz observações com dados de modelos físico-matemáticos para a determinação do dado de análise, que é usado para executar o modelo de previsão. Esse processo é fundamental na prática operacional da previsão numérica do tempo. O presente projeto tem por meta utilizar redes neurais artificiais como uma técnica de assimilação de dados aplicada ao Modelo de Circulação Geral Atmosférico do CPTEC. As redes neurais devem garantir a qualidade da análise e apresentar grande ganho no desempenho computacional.

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