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Istituto sull'inquinamento atmosferico

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Contributo in rivista

Tipo: Articolo in rivista

Titolo: Energy-based predictions in Lorenz system by a unified formalism and neural network modelling

Anno di pubblicazione: 2010

Formato: Cartaceo

Autori: Pasini, A. (1); Langone, R (2);, Maimone, F. (3); Pelino, V. (3)

Affiliazioni autori: 1) CNR, Institute of Atmospheric Pollution Research, Rome, Italy; 2) Katholieke Universiteit Leuven, Department ESAT/SISTA, Leuven, Belgium; 3) Italian Air Force, CNMCA, Pratica di Mare (Rome), Italy;

Autori CNR:

  • ANTONELLO PASINI

Lingua: inglese

Abstract: In the framework of a unified formalism for Kolmogorov-Lorenz systems, predictions of times of regime transitions in the classical Lorenz model can be successfully achieved by considering orbits characterised by energy or Casimir maxima. However, little uncertainties in the starting energy usually lead to high uncertainties in the return energy, so precluding the chance of accurate multi-step forecasts. In this paper, the problem of obtaining good forecasts of maximum return energy is faced by means of a neural network model. The results of its application show promising results.

Lingua abstract: inglese

Pagine da: 809

Pagine a: 815

Pagine totali: 7

Rivista:

Nonlinear processes in geophysics Copernicus Publ.
Paese di pubblicazione: Germania
Lingua: inglese
ISSN: 1023-5809

Numero volume: 17

Numero fascicolo: 6

DOI: 10.5194/npg-17-809-2010

Referee: Sė: Internazionale

Indicizzato da: ISI Web of Science (WOS) [000285578800016]

Parole chiave:

  • Lorenz system
  • neural networks
  • predictability

Strutture CNR:

Moduli:

Allegati: NPG2010 (application/pdf)
pdf del paper

 
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