dor_id: 11330
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Atmósfera", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR)
561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
351.#.#.b: Atmósfera
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/27741/25969
100.1.#.a: Kwong, K. M.; Tee, F. W.; Liu, J. N. K.; Chan, P. W.
524.#.#.a: Kwong, K. M., et al. (2011). Implementation and applications of chaotic oscillatory based neural network for wind prediction problems. Atmósfera; Vol. 24 No. 4, 2011. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/11330
245.1.0.a: Implementation and applications of chaotic oscillatory based neural network for wind prediction problems
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
264.#.0.c: 2011
264.#.1.c: 2011-09-30
653.#.#.a: Chaotic oscillator; neural network; wind shear; forecast
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx
884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/27741
001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/27741
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: Wind shear, sudden change in the wind direction and speed, is a familiar hazard to aviation as well as a complex and hard-to-predict phenomenon. The causes of wind shear may be different in different locations. In some places it is caused by microbursts, viz. localized columns of sinking air brought by thunderstorms, while in other places wind shear may result from mesoscale weather phenomena. Thus, algorithms and techniques used to predict wind shear caused by microbursts, as in Wolfson et al. (1994), will not be applicable at an airport where wind shear and turbulence arise from larger-scale but local conditions. This paper presents the implementation and applications of chaotic oscillatory-based neural networks (CONN) for predicting sea breeze and wind shear arising from mesoscale weather phenomenon at the Hong Kong International Airport. Using historical local data provided by the Hong Kong Observatory, we show from simulations that CONN is able to forecast the short-term wind evolution and even wind shear events with a reasonable level of accuracy.
773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 24 No. 4 (2011)
773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
046.#.#.j: 2021-10-20 00:00:00.000000
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236
310.#.#.a: Trimestral
264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
handle: 009d3be483c57616
harvesting_date: 2023-06-20 16:00:00.0
856.#.0.q: application/pdf
last_modified: 2023-06-20 16:00:00
license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es
license_type: by-nc
_deleted_conflicts: 2-b82a60b366776b6792d8de6abb1b9dd4
No entro en nada
No entro en nada 2