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		<citationkey>MendesGiel:1996:ImAlBo</citationkey>
		<title>Implementação do algoritmo de box e hill para a discriminação entre modelos competitivos</title>
		<project>Interação vegetação atmosfera em modelos meteorológicos</project>
		<year>1996</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Mendes, Roberto Francisco Marques,</author>
		<author>Gielow, Ralf,</author>
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		<group>DMA-INPE-MCT-BR</group>
		<affiliation>Universidade Braz Cubas (UBC)</affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<conferencename>Seminário de Iniciação Científica do INPE (SICINPE), 2</conferencename>
		<conferencelocation>São José dos Campos</conferencelocation>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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		<keywords>METOROLOGIA, Algoritmos, Teorema Bayes, METEOROLOGY, Algorithms, Bayes theory.</keywords>
		<abstract>O 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.</abstract>
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		<language>pt</language>
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		<notes>Bolsa PIBIC/INPE/CNPq</notes>
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