Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.author
Pierini, Jorge Omar  
dc.contributor.author
Gomez, Eduardo Alberto  
dc.date.available
2017-11-09T15:05:47Z  
dc.date.issued
2009-12  
dc.identifier.citation
Pierini, Jorge Omar; Gomez, Eduardo Alberto; Tidal forecasting using RNN in Bahia Blanca estuary, Argentina; Interciencia; Interciencia; 34; 12; 12-2009; 851-856  
dc.identifier.issn
0378-1844  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/27855  
dc.description.abstract
In  recent  years,  the  availability  of  accurate  ocean  tide models has  become  increasingly  important,  as  tides  are  the  main  contributor  to disposal and movement of  sediments,  tracers and pollutants,  and  also  due  to  a  wide  range  of  offshore  applications  in  engineering,  environmental  observations,  exploration  and  oceanography. Tides  can be  conventionally predicted by harmonic  analysis,  which  is  the  superposition  of  many  sinusoidal  constituents  with  amplitudes  and  frequencies  determined  by  a  local analysis  of  the  measured  tide.  However,  accurate  predictions  of tide  levels  could  not  be  obtained without  a  large  number  of  tide  measurements  by  the  harmonic  method.  An  application  of  the  back-propagation  artifcial  neural  network  using  long-term  and  short-term  measuring  data  is  presented  in  this  paper.  On  site  tidal  level  data  at  Ingeniero  White  harbor  in  the  inner  part  of  Bahia Blanca  estuary, Argentina, will  be  used  to  test  the  performance  of  the  present model. Comparison with  conventional  harmonic  methods  indicates  that  the  back-propagation  neural  network model also predicts accurately  the  long-term  tidal  levels.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Interciencia  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Redes Neuronales  
dc.subject
Harmonic Analysis  
dc.subject
Sea Level  
dc.subject
Prediction  
dc.subject.classification
Meteorología y Ciencias Atmosféricas  
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Tidal forecasting using RNN in Bahia Blanca estuary, Argentina  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2017-11-03T19:03:33Z  
dc.journal.volume
34  
dc.journal.number
12  
dc.journal.pagination
851-856  
dc.journal.pais
Venezuela  
dc.journal.ciudad
Caracas  
dc.description.fil
Fil: Pierini, Jorge Omar. Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnologica; Chile. Universidad Nacional del Sur; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Gomez, Eduardo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina  
dc.journal.title
Interciencia  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/pdf/339/33913151003.pdf