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1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier6qtX3pFwXQZ3r59YD9/KDuCa
Repositorysid.inpe.br/iris@1915/2006/04.03.13.58
Last Update2020:09.02.11.38.48 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/iris@1915/2006/04.03.13.58.24
Metadata Last Update2022:09.14.19.48.32 (UTC) administrator
Secondary KeyINPE-13638-PRE/8834
Citation KeyMendesGiel:1996:ImAlBo
TitleImplementação do algoritmo de box e hill para a discriminação entre modelos competitivos
ProjectInteração vegetação atmosfera em modelos meteorológicos
Year1996
Access Date2024, May 06
Secondary TypePRE CN
Number of Files1
Size78 KiB
2. Context
Author1 Mendes, Roberto Francisco Marques
2 Gielow, Ralf
Group1
2 DMA-INPE-MCT-BR
Affiliation1 Universidade Braz Cubas (UBC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Conference NameSeminário de Iniciação Científica do INPE (SICINPE), 2
Conference LocationSão José dos Campos
Pages35
History (UTC)2006-04-03 13:58:25 :: vinicius -> administrator ::
2006-11-17 22:20:29 :: administrator -> vinicius ::
2008-04-14 19:19:53 :: vinicius -> administrator ::
2017-08-22 15:28:20 :: administrator -> simone :: 1996
2017-08-22 15:28:59 :: simone -> administrator :: 1996
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2022-09-14 19:48:32 :: administrator -> simone :: 1996
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsMETOROLOGIA
Algoritmos
Teorema Bayes
METEOROLOGY
Algorithms
Bayes theory
AbstractO algoritmo de Box e Hill, com base no conceito de entropia da informação e no teorema Bayes, é um procedimento sequencial para a discriminação entre m modelos que competem para representar um determinado fenômeno ou sistema n-dimensional, assim como indica uma maneira para melhorar esta discriminação, considerando dados observacionais e respectivos erros de medida. Assim, para cada modelo atribui-se inicialmente sua probabilidade (igual ou não à dos demais) e, dispondo de M pontos experimentais ou obseracionais (M maior que o número de parâmetros em qualquer modelo), ajusta-se cada modelo a estes pontos - por regressão não linear - obtendo-se os parâmetros correspondentes e a variância de cada ajuste. Então, utilizando-se o teorema de Bayes, atualizam-se as probabilidades dos modelos. A seguir, através da maximização de uma função observação, cujo resultado - após reajuste dos parâmetros de cada modelo e da sua probabilidade -, é utilizado para melhorar a discriminação; prossegue-se assim sucessivamente, até clara discriminação em favor de um dos modelos. A implementação do algoritmo, feita de forma amigável para o usuário, divide-se em dois módulos: o primeiro, utilizando um analisador sintático simplificado, gera um arquivo de ados referentes aos modelos, enquanto o segundo, a partir deste arquivo e dos dados observados, realiza os ajustes e determina a discriminação entre modelos, indicando também como realizar observações adicionais para melhorar a discriminação. Para os ajustes não-lineares dos parâmetros, utiliza-se o algoritmo de Marquardt, modificado por Nash. Os códigos estão escritos em linguagem C e Mathematica, mas seu uso não exige conhecimento destas linguagens. Finalmente, apresenta-se a aplicação do algotimo à discriminação entre quatro modelos para representar a cinética química de uma reação A->B, em que a concentração de A depende da temperatura e do tempo de reação, chegando-se a uma perfeita discriminação, mesmo quando se parte de probabilidades a priori completamente erradas, deste modo demonstrando a robustez do método.
AreaMET
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > DMA > Implementação do algoritmo...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 1996 > Implementação do algoritmo...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
data URLhttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD9/KDuCa
zipped data URLhttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD9/KDuCa
Languagept
Target FileMendes_implementacao.pdf
User Groupvinicius
administrator
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Copy HolderSID/SCD
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/46JKC45
8JMKD3MGPDW34P/478H9J8
Citing Item Listsid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.55.45 1
Host Collectioncptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notes
NotesBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyright creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Description control
e-Mail (login)simone
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