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9783843364461 - Hydrological Predictions: Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques di Chau, Kwok-wing; Wu, Cong-lin (16 risultati)
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Hydrological Predictions: Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Hydrological Predictions: Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Hydrological Predictions: Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing 2011-05-31, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Hydrological Predictions | Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
EUR 66,40
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Hydrological Predictions | Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques | Kwok-Wing Chau (u. a.) | Taschenbuch | 248 S. | Englisch | 2013 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783843364461 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Hydrological Predictions: Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Hydrological Predictions : Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
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Aggiungi al carrelloCondizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book makes an endeavor to improve the accuracy of hydrological forecasting in three aspects, model inputs, selection of models, and data-preprocessing techniques. Seven input techniques, namely, linear correlation analysis (LCA), false nearest neighbors, correlation integral, stepwise linear regression, average mutual information, partial mutual information, artificial neural network (ANN) based on multi-objective genetic algorithm, are first examined to select optimal model inputs in each prediction scenario. Representative models, such as K-nearest-neighbors (K-NN) model, dynamic system based model (DSBM), ANN, modular ANN (MANN), and hybrid artificial neural network-support vector regression (ANN-SVR), are then proposed to conduct rainfall and streamflow forecasts. Four data-preprocessing methods including moving average (MA), principal component analysis (PCA), singular spectrum analysis (SSA), and wavelet analysis (WA), are further investigated by integration with the abovementioned forecasting models.
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2011, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book makes an endeavor to improve the accuracy of hydrological forecasting in three aspects, model inputs, selection of models, and data-preprocessing techniques. Seven input techniques, namely, linear correlation analysis (LCA), false nearest neighbors, correlation integral, stepwise linear regression, average mutual information, partial mutual information, artificial neural network (ANN) based on multi-objective genetic algorithm, are first examined to select optimal model inputs in each prediction scenario. Representative models, such as K-nearest-neighbors (K-NN) model, dynamic system based model (DSBM), ANN, modular ANN (MANN), and hybrid artificial neural network-support vector regression (ANN-SVR), are then proposed to conduct rainfall and streamflow forecasts. Four data-preprocessing methods including moving average (MA), principal component analysis (PCA), singular spectrum analysis (SSA), and wavelet analysis (WA), are further investigated by integration with the abovementioned forecasting models. 248 pp. Englisch.
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
EUR 63,42
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Chau Kwok-wingKwok-wing Chau, PhD: Studied Civil Engineering at University of Hong Kong and University of Queensland. Professor at The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong. Cong-lin Wu, PhD: Studied Hydrologic Engineering at .
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Hydrological Predictions
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2011, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book makes an endeavor to improve the accuracy of hydrological forecasting in three aspects, model inputs, selection of models, and data-preprocessing techniques. Seven input techniques, namely, linear correlation analysis (LCA), false nearest neighbors, correlation integral, stepwise linear regression, average mutual information, partial mutual information, artificial neural network (ANN) based on multi-objective genetic algorithm, are first examined to select optimal model inputs in each prediction scenario. Representative models, such as K-nearest-neighbors (K-NN) model, dynamic system based model (DSBM), ANN, modular ANN (MANN), and hybrid artificial neural network-support vector regression (ANN-SVR), are then proposed to conduct rainfall and streamflow forecasts. Four data-preprocessing methods including moving average (MA), principal component analysis (PCA), singular spectrum analysis (SSA), and wavelet analysis (WA), are further investigated by integration with the abovementioned forecasting models.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 248 pp. Englisch.
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Hydrological Predictions : Using Data-Driven Models Coupled with Data Preprocessing Techniques
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011
ISBN 10: 384336446X ISBN 13: 9783843364461
EUR 79,00
Spedizione EUR 61,94
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book makes an endeavor to improve the accuracy of hydrological forecasting in three aspects, model inputs, selection of models, and data-preprocessing techniques. Seven input techniques, namely, linear correlation analysis (LCA), false nearest neighbors, correlation integral, stepwise linear regression, average mutual information, partial mutual information, artificial neural network (ANN) based on multi-objective genetic algorithm, are first examined to select optimal model inputs in each prediction scenario. Representative models, such as K-nearest-neighbors (K-NN) model, dynamic system based model (DSBM), ANN, modular ANN (MANN), and hybrid artificial neural network-support vector regression (ANN-SVR), are then proposed to conduct rainfall and streamflow forecasts. Four data-preprocessing methods including moving average (MA), principal component analysis (PCA), singular spectrum analysis (SSA), and wavelet analysis (WA), are further investigated by integration with the abovementioned forecasting models.
