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Biblioteca(s): 	Embrapa Pantanal; Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	05/03/1999	
Data da última atualização: 	02/08/2019	
Autoria: 	WEIGANG, L.; SÁ, L. D. de A.; GALVÃO, G. P.; BEVILAQUA, R. M.	
Afiliação: 	LI WEIGANG, Universidade de Brasilia - UnB/Departamento Ciência da Computação; LEONARDO DEANE DE ABREU SÁ, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE; GERALDO PEREIRA GALVÃO, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE; RUTE MARIA BEVILAQUA, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE.	
Título: 	Prediction of the level of Paraguay river using neural networks.	
Ano de publicação: 	1998	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 33, p. 1791-1797, out. 1998. Edição especial.	
Idioma: 	Inglês
Português	
Notas: 	Título em português: Previsão dos níveis do rio Paraguai usando redes neurais.	
Conteúdo: 	Backpropagation neural networks are implemented for prediction of the level of Paraguay River at Ladario city, MS. Using 274 monthly mean values, the trained network predicts the levels of the four next months with relative errors smaller than 17%. For some special points, the prediction results also show that the neural network method seems to be useful to predict time series related to phenomena influenced by complex climatic and geophysical processes, and it does not deal directly with causal relationship involved in the phenomena studied. A discussion about the variability of the estimation errors for different predicted data is carried out here.	
Palavras-Chave: 	Geofisica.	
Thesagro: 	Clima.	
Thesaurus Nal: 	climate; geophysics.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/11858/1/084-pant.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (11858-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS
CPAP - (42638-1) - ADD - AP - -- - AP630.7205 / 34F -  - 630.7205 - DIS