机译:在不同气候条件下使用数据驱动的非线性方法进行多步流量预报
Department of Bioresource Engineering, McGill University, 21 111 Lakeshore Road, Ste. Anne de Bellevue, QC, Canada H9X 3V9;
Geography Department, Hebrew University of Jerusalem, 91905, Israel;
Department of Bioresource Engineering, McGill University, 21 111 Lakeshore Road, Ste. Anne de Bellevue, QC, Canada H9X 3V9;
artificial neural networks; climate regime; forecasting; streamflow; support vector regression; times series analysis;
机译:在降雨径流条件下,气候预报和初始条件在发展流量和土壤湿度预报中的作用
机译:在降雨径流条件下,气候预报和初始条件在发展流量和土壤湿度预报中的作用
机译:气候预测的作用和初始条件在降雨径流制度下开发流流程和土壤水分预测
机译:通过机器学习方法进行短期提前期流预测,并纳入了气候变化
机译:城市发展模式对跨越城域集水区径流峰值流量的影响及其流闪烁:评估物理和数据驱动模型的实时合奏洪水预测性能
机译:熵谱法在Brahmaputra河流域流出和洪水影响地区预测中的应用
机译:使用数据驱动的非线性方法对比气候制度的多步骤流流预测
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