Con el fin de detectar áreas y periodos de reducción e incremento de precipitaciones en el estado de Paraná, al sur de Brasil, se analizan las tendencias espaciales y temporales de las lluvias desde 1976 hasta 2011. Se utilizaron datos mensuales de lluvia acumulada (mm) de 63 estaciones pluviométricas distribuidas en todo el estado. Los datos se agruparon en valores trimestrales (otoño, invierno, primavera y verano), estacionales (temporada seca y lluviosa) y anuales. Todos los valores fueron evaluados para la homogeneidad y las tendencias utilizando las pruebas de Mann-Whitney-Pettitt y Mann-Kendall, así como análisis de regresión lineal. Los resultados indican una transición en la precipitación detectada en el periodo 1991-1999, con un registro máximo en 1993. Las tendencias indican un aumento promedio de 4.03 mm en la temporada de lluvias, principalmente en los sectores en que predominan los climas subtropical y costero. Los resultados coadyuvan a una mejor comprensión de los patrones y la variabilidad de las lluvias en las zonas tropicales y el hemisferio sur, y suponen la presencia de un proceso moderado de tropicalización pluviométrica en el clima subtropical del estado de Paraná.
Resumo-Existem [8]. O objetivo principal dos métodos de poda é reduzir a arquitetura da rede de forma a realizar a classificação com rapidez e economia. Neste artigo, propomos aplicar os métodos de poda para melhorar a fronteira de decisão prática, através da exclusão dos hiperplanos que não contribuem para a sua formação. Quando os métodos de poda são construídos para remover os pesos sinápticos, o resultado final é a produção de uma rede grande e esparsamente conectada, ou seja, com vários pesos nulos. Entretanto, fisicamente estes pesos continuam na rede. Para que isto não ocorra, os sete métodos de poda apresentados na seção II estão direcionados teoricamente para realizar poda de
RESUMONesse trabalho são apresentados dois modelos de regressão construídos para estimar as séries mensais de temperatura mínima e máxima média (Tmin e Tmax) do município de Presidente Prudente (SP). Os modelos de decomposição temporal com tendência linear e sazonalidade, e modelo harmônico com tendência linear e componentes harmônicas, foram construídos para os períodos de 50 anos e 30 anos . Os modelos foram comparados através de medidas de acurácia nas séries de 50 e 30 anos. As medidas de precisão, exatidão e desempenho foram avaliadas no conjunto de validação (2011)(2012)(2013)(2014). Foi proposto o uso do coeficiente de correlação de Spearman no lugar do coeficiente de Pearson, no caso de falta de normalidade das observações originais e estimativas dos modelos, para avaliar a precisão e o desempenho dos modelos através do índice CS. Observou-se que o modelo harmônico apresentou melhores resultados que o modelo de decomposição temporal, principalmente quando foi construído com a série mais longa (50 anos) para Tmax e mais curta (30 anos) para Tmin. Palavras-chave: temperatura máxima, temperatura mínima, modelos de regressão, modelo de decomposição temporal, modelo harmônico.
ABSTRACT: TEMPORAL DECOMPOSITION AND HARMONIC REGRESSION MODELS: A COMPARISON TO THE SERIES OF MONTHLY AVERAGE MINIMUM AND MAXIMUM TEMPERATURE AT PRESIDENTE PRUDENTE (SP)In this work two regression models, constructed to estimate the monthly minimum and maximum average temperature (Tmin and Tmax) series at Presidente Prudente (SP) city are presented. The temporal decomposition model with linear trend and seasonality and the harmonic model with linear trend and harmonic components were built for periods of 50 years and of 30 years . The models were compared by accuracy measures on the 50 and 30 years series. The precision and performance measurements were evaluated for the validation data set (2011)(2012)(2013)(2014). It was proposed the Spearman correlation coefficient instead of the Pearson coefficient in the case of non-normality of the original observations and model estimates, and to assess the accuracy and the performance of the models through the CS index. It was observed that the harmonic model showed better results than the temporal decomposition model, especially when it was built using the longer Tmax (50 years) and shorter Tmin series (30 years).
Abstract. In this paper, we propose an algorithm to obtain the number of necessary hidden neurons of single-hidden-layer feed forward networks (SLFNs) for different pattern recognition application tasks. Our approach is based on clustering analysis of the data in each class. We show by simulations that the proposed approach requires less computation CPU time and error rates as well as a smaller number of neurons than other methods.
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