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1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGPDW34P/4A4HK28
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/10.25.12.46   (acesso restrito)
Última Atualização2023:10.25.12.46.26 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2023/10.25.12.46.26
Última Atualização dos Metadados2024:01.16.22.32.54 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoDuque:2023:DaHyMo
TítuloData-driven hydrological model for river level time series forecasting in Rio Negro Uruguay basin
FormatoOn-line
Ano2023
Data de Acesso20 set. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho102 KiB
2. Contextualização
AutorDuque, Johan
GrupoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorjohan.duque@utec.edu.uy
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho dos
Calheiros, Alan James Peixoto
Júnior, Valdivino Alexandre de Santiago
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 22 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data11-15 set. 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-10-25 12:46:36 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 16:54:47 :: administrator -> simone :: 2023
2024-01-02 19:20:45 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-16 22:32:54 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoFloods significantly impact the well-being and development of communities. Hence, comprehending their causes and establishing methodologies for risk prevention is a critical challenge for effective warning systems. Hydrological models have been utilized to comprehend floods in diverse regions. Acquiring real-time hydrometeorological data from basins and rivers is vital for establishing models to prediction of river-level dynamics, particularly neural networks based models. This paper introduces a hydrological model based on a multilayer perceptron neural network for forecasting river levels in three sub-basins of the Rio Negro in Uruguay. Daily time series of river levels and rainfall serves as the input data for the model. The assessment of the models is based on metrics such as the Nash-Sutcliffe coefficient and the Root Mean Square Error (RMSE). The outcomes exhibit varying model performance and accuracy during the prediction period across different sub-basin scales, revealing the neural network's ability to learn river dynamics.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > Produção pgr ATUAIS > CAP > Data-driven hydrological model...
Arranjo 2urlib.net > CGIP > Data-driven hydrological model...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo AlvoDuque_data.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.03
Permissão de Leituradeny from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPDW34P/4A83EL5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/11.15.21.50 3
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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