Avaliação do uso de redes neurais e regressão linear múltipla na recomposição de dados atmosféricos de estações costeiras da Marinha do Brasil

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRosa, Joel Maurício Corrêa da-
Autor(es): dc.contributorSilva, Nilza Barros da-
Autor(es): dc.contributorRosa, Joel Maurício Corrêa da-
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Márcia Marques de-
Autor(es): dc.contributorAlmeida, Ricardo Carvalho de-
Autor(es): dc.creatorLopes, Natália Santos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:22:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:22:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-08-28-
Data de envio: dc.date.issued2020-08-28-
Data de envio: dc.date.issued2011-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/14803-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769357-
Descrição: dc.descriptionOs dados observados oriundos de estações meteorológicas costeiras são utilizados em diversas atividades do Serviço Meteorológico Marinho, tais como: previsão do tempo, climatologia e avaliação de desempenho de modelos numéricos. Entretanto, muitas vezes estas séries são repletas de valores faltantes o que dificulta e, em alguns casos, podem até impossibilitar seu uso. O objetivo deste estudo é avaliar qual método, de Regressão Linear Múltipla ou Rede Neural Artificial, apresenta melhor desempenho na reconstrução de séries de pressão, umidade relativa, intensidade do vento e temperatura do ar de duas estações meteorológicas costeiras das regiões Sudeste (Ilha Rasa) e Nordeste (Calcanhar) do Brasil. As análises mostraram melhor desempenho do método das Redes Neurais Artificiais para estação Calcanhar e melhor desempenho do mtodo de Regressão Linear Múltipla para a estação Ilha Rasa. Ademais, o experimento onde se utilizou como variáveis preditoras, além de dados de estações próximas, os dados da própria conseguiu preencher os dados faltosos com maior acurácia. Dentre a variáveis estudadas, as previsões dos dados de pressão e temperatura do ar tiveram melhor desempenho quando comparadas com as variáveis intensidade do vento e umidade relativa.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão linear múltipla-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais artificiais-
Palavras-chave: dc.subjectReconstrução de falhas-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão (Estatística)-
Palavras-chave: dc.subjectModelo linear (Estatística)-
Palavras-chave: dc.subjectClimatologia-
Palavras-chave: dc.subjectRede neural artificial-
Título: dc.titleAvaliação do uso de redes neurais e regressão linear múltipla na recomposição de dados atmosféricos de estações costeiras da Marinha do Brasil-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

Não existem arquivos associados a este item.