1 resultado para double hierarchical generalized linear models
em Lume - Reposit
Filtro por publicador
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (1)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (2)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (1)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (2)
- Archimer: Archive de l'Institut francais de recherche pour l'exploitation de la mer (2)
- Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco (1)
- Aston University Research Archive (23)
- Avian Conservation and Ecology - Eletronic Cientific Hournal - Écologie et conservation des oiseaux: (4)
- Biblioteca de Teses e Dissertações da USP (2)
- Biblioteca Digital | Sistema Integrado de Documentación | UNCuyo - UNCUYO. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CUYO. (1)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (27)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (59)
- Biblioteca Virtual del Sistema Sanitario Público de Andalucía (BV-SSPA), Junta de Andalucía. Consejería de Salud y Bienestar Social, Spain (6)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (47)
- Brock University, Canada (2)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (9)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (67)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (3)
- Coffee Science - Universidade Federal de Lavras (2)
- Collection Of Biostatistics Research Archive (21)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (2)
- Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain (44)
- Cor-Ciencia - Acuerdo de Bibliotecas Universitarias de Córdoba (ABUC), Argentina (2)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (1)
- Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest (1)
- Dalarna University College Electronic Archive (15)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (1)
- Digital Commons at Florida International University (6)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (20)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (3)
- Doria (National Library of Finland DSpace Services) - National Library of Finland, Finland (6)
- Duke University (4)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (2)
- Glasgow Theses Service (4)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Institutional Repository of Leibniz University Hannover (1)
- Instituto Nacional de Saúde de Portugal (1)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (6)
- Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1)
- Martin Luther Universitat Halle Wittenberg, Germany (2)
- Massachusetts Institute of Technology (1)
- Memorial University Research Repository (2)
- Ministerio de Cultura, Spain (1)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (2)
- Nottingham eTheses (1)
- Plymouth Marine Science Electronic Archive (PlyMSEA) (2)
- Portal do Conhecimento - Ministerio do Ensino Superior Ciencia e Inovacao, Cape Verde (1)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (11)
- QSpace: Queen's University - Canada (1)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (2)
- Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa) (2)
- Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal (13)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (7)
- Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp (6)
- Repositorio de la Universidad de Cuenca (1)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (11)
- Repositório Digital da UNIVERSIDADE DA MADEIRA - Portugal (1)
- REPOSITORIO DIGITAL IMARPE - INSTITUTO DEL MAR DEL PERÚ, Peru (2)
- Repositório do Centro Hospitalar de Lisboa Central, EPE - Centro Hospitalar de Lisboa Central, EPE, Portugal (1)
- Repositorio Institucional da UFLA (RIUFLA) (1)
- Repositório Institucional da Universidade de Brasília (2)
- Repositório Institucional da Universidade Estadual de São Paulo - UNESP (3)
- Repositório Institucional da Universidade Federal do Rio Grande - FURG (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (145)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (9)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (3)
- Scielo España (1)
- Scielo Saúde Pública - SP (26)
- Scottish Institute for Research in Economics (SIRE) (SIRE), United Kingdom (1)
- Universidad de Alicante (1)
- Universidad del Rosario, Colombia (7)
- Universidad Politécnica de Madrid (14)
- Universidade Complutense de Madrid (3)
- Universidade do Minho (4)
- Universidade dos Açores - Portugal (1)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (7)
- Universidade Metodista de São Paulo (2)
- Universidade Técnica de Lisboa (2)
- Universitat de Girona, Spain (12)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (9)
- Université de Lausanne, Switzerland (123)
- Université de Montréal, Canada (22)
- University of Canberra Research Repository - Australia (1)
- University of Connecticut - USA (2)
- University of Michigan (1)
- University of Queensland eSpace - Australia (25)
- University of Southampton, United Kingdom (7)
- University of Washington (6)
Resumo:
Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.