Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pedrollo, Olavo Correa
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/173852
id UFRGS-2_2003668c4e139a452c2f5b5429101f2a
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/173852
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Pedrollo, Olavo CorreaSimposio Brasileiro de Recursos Hidricos (22. : 2017 : Florianópolis, SC)2018-03-24T03:17:47Z2017http://hdl.handle.net/10183/173852001060558application/pdfporSimpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (22. : Florianópolis, 2017). Anais [recurso eletrônico]. [Porto Alegre : ABRH, 2017]Previsão hidrológicaPrevisao de cheiasRedes neurais artificiaisModelos empíricosSistemas de alertas hidrológicosTaquari, Rio, Bacia do (RS)Flood warningSystem degradationTaquari river basinPrevisão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminaresShort-term river level forecasting with artificial Neural networks for the city of Estrela (RS): Preliminary resultsinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001060558.pdf001060558.pdfTexto completoapplication/pdf639593http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/1/001060558.pdfd23b33e9a815622dd50c8eb94e0481f9MD51TEXT001060558.pdf.txt001060558.pdf.txtExtracted Texttext/plain21616http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/2/001060558.pdf.txt2109b0bdd6085614de833d372f75ad6bMD52THUMBNAIL001060558.pdf.jpg001060558.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2098http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/3/001060558.pdf.jpgca5d202ff76d587ce28f42c5d40b5599MD5310183/1738522021-05-26 04:42:52.646584oai:www.lume.ufrgs.br:10183/173852Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2021-05-26T07:42:52Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Short-term river level forecasting with artificial Neural networks for the city of Estrela (RS): Preliminary results
title Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
spellingShingle Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
Pedrollo, Olavo Correa
Previsão hidrológica
Previsao de cheias
Redes neurais artificiais
Modelos empíricos
Sistemas de alertas hidrológicos
Taquari, Rio, Bacia do (RS)
Flood warning
System degradation
Taquari river basin
title_short Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
title_full Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
title_fullStr Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
title_full_unstemmed Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
title_sort Previsão de curto prazo de níveis com redes neurais artificiais para a cidade de Estrela (RS) : resultados preliminares
author Pedrollo, Olavo Correa
author_facet Pedrollo, Olavo Correa
author_role author
dc.contributor.event.pt_BR.fl_str_mv Simposio Brasileiro de Recursos Hidricos (22. : 2017 : Florianópolis, SC)
dc.contributor.author.fl_str_mv Pedrollo, Olavo Correa
dc.subject.por.fl_str_mv Previsão hidrológica
Previsao de cheias
Redes neurais artificiais
Modelos empíricos
Sistemas de alertas hidrológicos
Taquari, Rio, Bacia do (RS)
topic Previsão hidrológica
Previsao de cheias
Redes neurais artificiais
Modelos empíricos
Sistemas de alertas hidrológicos
Taquari, Rio, Bacia do (RS)
Flood warning
System degradation
Taquari river basin
dc.subject.eng.fl_str_mv Flood warning
System degradation
Taquari river basin
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-03-24T03:17:47Z
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/173852
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001060558
url http://hdl.handle.net/10183/173852
identifier_str_mv 001060558
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (22. : Florianópolis, 2017). Anais [recurso eletrônico]. [Porto Alegre : ABRH, 2017]
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/1/001060558.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/2/001060558.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173852/3/001060558.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv d23b33e9a815622dd50c8eb94e0481f9
2109b0bdd6085614de833d372f75ad6b
ca5d202ff76d587ce28f42c5d40b5599
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1815447657337847808

Registros relacionados