Hydrological Data Driven Modelling
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Nov 2014, 2014
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehensive experimentation and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space. 268 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319092348
- Titolo
- Hydrological Data Driven Modelling
- Autore
- Jimson Mathew
- Editore
- Springer International Publishing Nov 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319092340
- ISBN 13
- 9783319092348
- Peso dell'articolo
- 571 grammi
- Dimensioni
- 241x160x21 mm
- Serie
- Libro 1 di 4: Earth Systems Data and Models
This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehensive experimentation and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space.
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Informazioni sull’autore
Dr Renji Remesan is a research fellow in Cranfield Water Science Institute at Cranfield University in United Kingdom. Dr Remesan’s research interests include non-linear modelling of hydro-metrological time series, artificial intelligence in hydrology, numerical weather modelling and river basin/catchment modelling using physically/ conceptual lumped models and distributed hydrological models. He is an Associate Fellow of the UK Higher Education Academy and editorial member of the Journal of Earth science and Climate change. He holds a PhD from the University of Bristol and an M.Tech from the Indian Institute of Technology, Kharagpur.
Dr Jimson Mathew received a PhD in Computer Science from University of Bristol, UK. He has held positions with the Centre for Wireless Communications, National University of Singapore, Bell Laboratories Research (Lucent Technologies) North Ryde, Australia and Royal Institute of Technology (KTH), Stockholm, Sweden. Since 2005, he has been with the Department of Computer Science, University of Bristol, UK. His research interest primarily focuses on Fault-tolerant Computing.
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