Previsão de vazões mensais utilizando redes neurais multicamadas com algorítmo backpropagation (1997)
- Authors:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: ESTATÍSTICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais
-
ABNT
KADOWAKI, M e SOARES, S e ANDRADE, Marinho Gomes de. Previsão de vazões mensais utilizando redes neurais multicamadas com algorítmo backpropagation. 1997, Anais.. Goiânia: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 1997. . Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Kadowaki, M., Soares, S., & Andrade, M. G. de. (1997). Previsão de vazões mensais utilizando redes neurais multicamadas com algorítmo backpropagation. In . Goiânia: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. -
NLM
Kadowaki M, Soares S, Andrade MG de. Previsão de vazões mensais utilizando redes neurais multicamadas com algorítmo backpropagation. 1997 ;[citado 2026 jan. 23 ] -
Vancouver
Kadowaki M, Soares S, Andrade MG de. Previsão de vazões mensais utilizando redes neurais multicamadas com algorítmo backpropagation. 1997 ;[citado 2026 jan. 23 ] - Cálculo do risco de falha no controle de cheias: uma abordagem por equações diferenciais estocásticas
- Processos com parâmetros aleatórios para modelos de séries temporais
- Uma abordagem bayesiana para análise de dados intervalares
- Previsão de vazões médias mensais usando redes neurais nebulosas
- Modelo Garma-Bernoulli modificado aplicado a probabilidade diária de chuva
- A Comparison between neural fuzzy network and bayesian periodic autoregressive models to seasonal streamflow series forecasting
- Comparison of seasonal streamflow forecasting models
- Métodos de estimação de máxima verossimilhança exata para processos estacionários
- Estimativa da relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. com o modelo de curtis ajustado por métodos bayesianos empíricos
- Abordagem bayesiana de modelos de séries temporais
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
