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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
31/08/2015 |
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Data da última atualização: |
22/03/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Nota Técnica/Nota Científica |
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Autoria: |
SANTANA, T. D. D.; MAGALHÃES, P. O. B.; SIQUEIRA, F. G. de; MENDONCA, S.; FERNANDES, A. P. A.; GODOY, T. G.; MACHADO, A. E. V.; COSTA, C. M. C.; URBEN, A. F.; HELM, C. V.; COSTA, A. M. |
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Afiliação: |
T , D. D. SATANA, UNB; P. O. B. MAGALHÃES, UNB; FELIX GONCALVES DE SIQUEIRA, CNPAE; SIMONE MENDONCA, CNPAE; A. P. A. FERNANDES, CNPAE; T. G. GODOY, CNPAE; A. E. V. MACHADO, CNPAE; C. M. C. COSTA, CNPAE; ARAILDE FONTES URBEN, CENARGEN; CRISTIANE VIEIRA HELM, CNPF; ANA MARIA COSTA, CPAC. |
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Título: |
Fitases, proteases e lacases produzidas por basidiomicetos em cultivo submerso com tortas de pinhão-manso ou caroço de algodão como fonte de carbono. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL SOBRE COGUMELOS NO BRASIL, 8.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE COGUMELOS COMESTÍVEIS, 7., 2015, Sorocaba. Anais do simpósio. Sorocaba: UNISO; Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2015. p. 216-217.. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Pôster 27. |
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Palavras-Chave: |
Caroço de algodão; Pinhão-manso. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aCOSTA, A. M.
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
19/12/2023 |
|
Data da última atualização: |
19/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
GENEROSO, T. N.; SILVA, D. D. da; AMORIM, R. S. S.; RODRIGUES, L. N.; ALTHOFF, D.; SANTOS, E. P. dos. |
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Afiliação: |
TARCILA NEVES GENEROSO, Universidade Federal de Viçosa; DEMETRIUS DAVID DA SILVA, Universidade Federal de Viçosa; RICARDO SANTOS SILVA AMORIM, Universidade Federal de Viçosa; LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC; DANIEL ALTHOFF, Universidade Federal de Viçosa; ERLI PINTO DOS SANTOS, Universidade Federal de Viçosa. |
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Título: |
Forecasting of daily streamflows downstream from reservoirs with streamflow regularization using machine learning methods. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of South American Earth Sciences, v. 130, 104583, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jsames.2023.104583 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Streamflow gauge stations (SGS) can show inconsistent daily streamflow estimates, due to the number of readings taken by the rating-curve method, throughout the recording time series. For SGS located downstream of streamflow regularization reservoirs (SRR), the use of time series for the outflow can serve as a reference for improving these records, since the daily data are estimated by the water balance method, with about 24 daily flow records. This work aims to fit machine learning (ML) models to the forecasting of daily streamflow data of SGS located downstream of an SRR. Besides indicating inconsistencies in streamflow data from the SGS, the results also showed that, for the SGS close to the SRR, the model based on Neural Networks was the most accurate. For the SGS most distant from the SRR, the Multiple Linear Regression model was the best fit. |
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Palavras-Chave: |
Filling missing data; Modeling; Reservoir outflow. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01616naa a2200229 a 4500
001 2159973
005 2023-12-19
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100 1 $aGENEROSO, T. N.
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520 $aStreamflow gauge stations (SGS) can show inconsistent daily streamflow estimates, due to the number of readings taken by the rating-curve method, throughout the recording time series. For SGS located downstream of streamflow regularization reservoirs (SRR), the use of time series for the outflow can serve as a reference for improving these records, since the daily data are estimated by the water balance method, with about 24 daily flow records. This work aims to fit machine learning (ML) models to the forecasting of daily streamflow data of SGS located downstream of an SRR. Besides indicating inconsistencies in streamflow data from the SGS, the results also showed that, for the SGS close to the SRR, the model based on Neural Networks was the most accurate. For the SGS most distant from the SRR, the Multiple Linear Regression model was the best fit.
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653 $aModeling
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700 1 $aAMORIM, R. S. S.
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700 1 $aSANTOS, E. P. dos
773 $tJournal of South American Earth Sciences$gv. 130, 104583, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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