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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Universidade Federal do Paraná (UFPR) | - |
| Autor(es): dc.creator | Tulipa Silva | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:10:46Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:10:46Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2016-10-07 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/93102 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/93102 | - |
| Descrição: dc.description | Este trabalho apresenta uma aplicação da técnica de Aprendizagem de Máquina conhecida como Support Vector Regression(SVR) para a previsão de Condição de Tempo Severo em Sistemas Convectivos de Mesoescala(SCM). Os SCMs estão, em geral, associados a Eventos de Tempo Severo (ETS), causando prejuízos materiais e humanos. No entanto, as condições específicas para que um SCM venha a possuir um ETS ainda não são totalmente conhecidas. A fim de prever um ETS a partir da coleta de dados de sensoriamento remoto de um SCM, utilizamos o SVR com diversas combinações de parâmetros. Os dados utilizados como entrada do modelo, vetor de características, é constituído de dados coletados do radar de dupla polarização pertencente ao Sistema Meteorológico do Paraná (SIMEPAR) e dados de Descargas Elétricas Atmosféricas (DEA) cedidos pela Earth Networks Total Lightning Network(ENTLN). Após o treinamento obteve-se um modelo de regressão com erro de regressão e generalização inferiores a 0,82. Após aplicado aos dados de estudo, foi verificado que dados classificados como possíveis ETS são aqueles em que a saida do modelo é igual ou superior a 0,76. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Relação: dc.relation | I Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2016) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Reconhecimento de Padrões | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Support Vector Regression | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Nowcasting | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Radar Meteorológico | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Descargas Elétricas Atmosféricas | - |
| Título: dc.title | Previsão de Condição de Tempo Severo em Sistemas Convectivos de Mesoescala utilizando Support Vector Regression | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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