机译:相空间重构和自激阈值建模方法预测湖泊水位
Department of Civil Engineering, Engineering Faculty, Sueleyman Demirel University, 32260 Isparta, Turkey;
Department of Water Resources Engineering, Center for Middle Eastern Studies, Lund University, 22100 Lund, Sweden;
Chaos; Phase-space reconstruction method; K-nearest neighbor (k-NN); Self-exciting threshold autoregressive model (SETAR);
机译:预测日流的非线性动力学方法和自激阈值模型
机译:通过离散空间 - 状态建模方法作为复杂地下水仿真建模的替代品的地下水位预测
机译:用机器学习模型预测多温带湖泊水位的预测
机译:预测印第安纳州莱克县密歇根湖的取水量-非线性回归分析和人工神经网络模型方法:1990 – 2008
机译:对来自卫星雷达测高仪的大陆水位产品进行比对和验证,对热带湖泊水位进行建模和预测。
机译:使用多输入模式模糊化方法来预测水库和河流水位的准确性
机译:使用简单建模方法重建沼泽湖水位波动的情况:以简单建模方法重建湿地过去的水位变化的Rėkyva湖为例。雷基瓦湖的例子