Remesan renji (21 risultati)
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Editore: Springer, 2014
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Editore: Springer, 2016
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Hydrological Data Driven Modelling | A Case Study Approach | Renji Remesan (u. a.) | Taschenbuch | Earth Systems Data and Models | xv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319350288 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[…at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers many aspects of data based modelling issues with application to HydrologyBrings readers up to date with clear case studiesEnables engineers to appropriately identify modelling approaches and issuesDr Renji Rem…esan.
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Editore: Birkhäuser, Springer Aug 2016, 2016
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 comprehens…ive 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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 268 pp. Englisch.
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Editore: Springer, Palgrave Macmillan Nov 2014, 2014
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 exp…erimentation 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 268 pp. Englisch.
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