Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | National Institute for Space Research | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Rozante, José Roberto | - |
Autor(es): dc.creator | Ramirez, Enver | - |
Autor(es): dc.creator | Ramirez, Diego | - |
Autor(es): dc.creator | Rozante, Gabriela | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:29:29Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:29:29Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-11-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.aiig.2023.10.001 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/307281 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/307281 | - |
Descrição: dc.description | Frosts are one of the atmospheric phenomena with one of the larger negative effects on the agricultural sector in the southern region of Brazil, therefore, an earlier forecast can minimize their impacts. In the present work, artificial neural networks (ANNs) techniques were applied in order to improve the predicting capabilities of frost events in southern Brazil. In the study, two multilayer perceptron (MLP) ANNs were built, one with ADAM optimizer and the other with SGD. The input parameters MLP-ANNs were numerical predictions of the Eta model. The ANNs were trained using four years (2012–2015), while validation and testing were performed using 2016 and 2017, respectively. An episode of frost that occurred on May 21st, 2018, related to an intense cold air mass, was also utilized to evaluate the performance of the ANNs. The best configurations (topologies and hyperparameters) of the ANNs were identified through experiments, using the highest accuracy obtained during the validation period as a metric. The results of the ANNs with ADAM and SGD optimizers were compared with the predictions of the Eta model. For the case study, an additional comparison against the operational frost index (IG) from the National Institute for Space Research (INPE) was also included. The performance of both ANNs (properly configured) with ADAM and SGD optimizers are comparable one to the other. And both are significantly better compared to the Eta model. The ANNs were able to drastically reduce the underestimation trends of frost events caused by the warm bias of the Eta model. The ANNs also indicated more satisfactory performances when compared to the INPE IG. In general, the ANNs were able to identify deficiencies in Eta predictions, and consequently improve their results. In this sense, the use of ANNs to predict frost events can be a very useful tool in an operational environment. | - |
Descrição: dc.description | Center for Weather Forecast and Climate Studies National Institute for Space Research, SP | - |
Descrição: dc.description | University of Sao Paulo (EEL/USP), SP | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State University (UNESP), SP | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State University (UNESP), SP | - |
Formato: dc.format | 164-181 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Artificial Intelligence in Geosciences | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | Deep learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Frost | - |
Palavras-chave: dc.subject | frost index | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multilayer perceptron | - |
Título: dc.title | Improved frost forecast using machine learning methods | - |
Tipo de arquivo: dc.type | vídeo | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: