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Moussa H., Benallal M.A., Goyet C., Lefèvre Nathalie, El Jai M.C., Guglielmi V., Touratier F. (2015). A comparison of multiple non-linear regression and neural network techniques for sea surface salinity estimation in the tropical Atlantic ocean based on satellite data. ESAIM : Proceedings ans Surveys, 49, 65-77. ISSN 1270-900X

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers17-03/010069230.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.1051/proc/201549006

Titre
A comparison of multiple non-linear regression and neural network techniques for sea surface salinity estimation in the tropical Atlantic ocean based on satellite data
Année de publication2015
Type de documentArticle
AuteursMoussa H., Benallal M.A., Goyet C., Lefèvre Nathalie, El Jai M.C., Guglielmi V., Touratier F.
SourceESAIM : Proceedings ans Surveys, 2015, 49, p. 65-77. ISSN 1270-900X
RésuméEn utilisant des mesures de Salinité et de Température à la surface de la mer, dans l'ouest de l'océan Atlantique tropical, de 2003 à 2007 puis 2009, on compare deux approches pour la prédiction de la Salinité dans l'eau de mer de surface : la Régression Non-linéaire Multiple et le Perceptron Multi Couches. Dans la première expérience, 18 300 mesures in situ sont utilisées dans la construction des deux modèles et 503 points pour tester leur extrapolation. Dans la deuxième expérience, 15 668 mesures in situ sont utilisées pour établir les deux modèles et 3 232 points pour tester leur interpolation. Les résultats montrent que la Régression Non-linéaire Multiple peut être appliquée à la fois pour l'extrapolation et l'interpolation. Cependant, le Perceptron Multi Couches ne peut être utilisé que pour l'interpolation.
Plan de classementLimnologie physique / Océanographie physique [032]
LocalisationFonds IRD [F B010069230]
Identifiant IRDfdi:010069230
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010069230

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