Proposta de aprimoramento da relação Z-R de estimativa de precipitação utilizando aprendizagem de máquina

Autor:	Fernanda F. Verdelho, Marco A. Z. Alves, Luiz E. S. Oliveira, Cesar Beneti
Rok vydání:	2022
Zdroj:	Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022).
Popis:	Apresentamos neste artigo uma proposta de uso e otimização de algoritmos de aprendizagem de máquina, tais como Random Forest e Gradient Boosting, para melhorar o desempenho e acurácia da Estimativa Quantitativa de Precipitação (QPE), utilizando dados provenientes de radar meteorológico e estações pluviométricas.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::659b0a9453d58694ab1bfe3fd50f8540 https://doi.org/10.5753/eradrs.2022.19164 Zobrazit plný text záznamu