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		<citationkey>FurtadoCampMaca:2012:AsDaRe</citationkey>
		<author>Furtado, Helaine Cristina Moraes,</author>
		<author>Campos Velho, Haroldo Fraga,</author>
		<author>Macau, Elbert Einstein Nehrer,</author>
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		<group>LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
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		<affiliation></affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
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		<title>Assimilação de dados com redes neurais arti&#64257;ciais aplicado ao modelo de água rasa em duas dimensões</title>
		<conferencename>Workshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 12 (WORCAP).</conferencename>
		<year>2012</year>
		<editor>Castro, Ana Paula Abrantes de,</editor>
		<editor>Shiguemori, Élcio Hideiti,</editor>
		<editor>Ramos, Fernando Manuel,</editor>
		<booktitle>Anais</booktitle>
		<date>6-8 nov. 2012</date>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<conferencelocation>São José dos Campos</conferencelocation>
		<keywords>assimilação de dados, Filtro de Kalman, Redes Neurais Arti&#64257,,ciais, modelo de água rasa 2D.</keywords>
		<abstract>Técnicas de assimilação de dados são ferramentas para combinar dados de um modelo físico-matemático com dados de observação para se obter uma melhor previsão do fenômeno em estudo. Dois métodos são comparados neste trabalho: o Filtro de Kalman e a técnica de Redes Neurais Artificiais(RNA). A abordagem de Redes Neurais Artificiais aparecem como uma metodologia recente no contexto de assimilação de dados. A performance dos métodos é valida no modelo de água rasa em duas dimensões. A Rede Neural Artificial foi capaz de emular o Filtro de Kalman para realizar a assimilação, com redução do tempo de processamento.</abstract>
		<organization>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</organization>
		<language>pt</language>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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