| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16c.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/09.30.18.04 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2008:09.30.18.46.05 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/09.30.18.04.45 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.04.05.33 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE-15449-PRE/10183 |
| Chave de Citação | FariasZepkPint:2008:SuVeMa |
| Título | A forecast cloud-to-ground lightning system part 2 - Support vector machines preliminary results  |
| Formato | CD-ROM |
| Ano | 2008 |
| Data Secundária | 20080824 |
| Data de Acesso | 29 abr. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 432 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Farias, Wendell Rondinelli Gomes 2 Zepka, Gisele dos Santos 3 Pinto Junior, Osmar |
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ2E |
| Grupo | 1 DGE-CEA-INPE-MCT-BR 2 DGE-CEA-INPE-MCT-BR 3 DGE-CEA-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail | deicy@cptec.inpe.br |
| Nome do Evento | Congresso Brasileiro de Meteorologia, 15. |
| Localização do Evento | São Paulo |
| Data | 24-29ago |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | Artigo |
| Organização | SBMET |
| Histórico (UTC) | 2008-12-03 14:20:36 :: deicy -> administrator :: 2018-06-04 04:05:33 :: administrator -> marciana :: 2008 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Palavras-Chave | support vector machines ETA model lightning forecast |
| Resumo | De forma análoga ao estudo que tratou da rede neural artificial este trabalho apresenta um estudo preliminar sobre o desenvolvimento de um sistema de previsão de descargas elétricas através de uma ferramenta matemática de inteligência artificial chamada Support Vector Machines (SVM), baseado em dados de relâmpagos nuvem-solo da Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDat) e de saídas de análises do modelo ETA. O conjunto de entrada da SVM foi composto por dados horários de relâmpagos e campos de análise de variáveis meteorológicas do modelo ETA, ambos selecionados para a área da Companhia Paulista de Força e Luz CPFL. A saída da previsão é apresentada na forma de um índice, tal como: baixa, média ou alta atividade elétrica. Assim como para a rede neural, a SVM foi capaz de representar de maneira satisfatória os eventos de raios estudados, mesmo sendo as tempestades um fenômeno complexo, devido aos diferentes processos físicos envolvidos na sua formação e evolução. Diante dos resultados encontrados, o uso de ferramentas matemáticas de inteligência artificial como rede neural e SVM indicam serem ferramentas promissoras para a construção de um sistema de previsão de descargas elétricas. ABSTRACT: This work presents a preliminary study about the development of a lightning forecast system based on the Support Vector Machines (SVM) mathematical tool, using cloud-to-ground (CG) lightning data provided by Brazilian Lightning Detection Network (BrasilDat) and analysis output from the ETA model. The work is similar to that presented in paper 1 using a neural network. The dataset input variables was composed by hourly number of lightning flashes and analysis fields of meteorological parameters from ETA model both picked and chosen for Companhia Paulista de Força e Luz CPFL Energy area. The forecasting output is presented in terms of a lightning index as: low, medium and high lightning activity. As well as for NN, the SVM technique has showed able of to represent satisfactorily the lightning events study, despite of the complex phenomenon, because there are many physical processes involved in its formation and evolution, Thereby, the use of techniques of artificial intelligence as NN and SVM indicate to be a promising mathematical tool to build a lightning prediction system. |
| Área | FISMAT |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > A forecast cloud-to-ground... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | Farias_CBMET2008_parte2.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator deicy |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EU29DP |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor electronicmailaddress identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marciana |
| atualizar | |