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【2h】

Improving capability of conceptual modeling of watershed rainfall–runoff using hybrid wavelet-extreme learning machine approach

机译：用混合小波极限学习机方法提高流域降雨径流概念建模能力

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Kiyoumars Roushangar; Farhad Alizadeh; Vahid Nourani;
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年度 2017
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1. improving capability of conceptual modeling of watershed rainfall-runoff using hybrid wavelet-extreme learning machine approach [J] . Roushangar Kiyoumars, Alizadeh Farhad, Nourani Vahid Journal of Hydroinformatics . 2018,第1a2期

机译：混合小波-极值学习机方法提高流域降雨径流概念建模能力
2. A physically based and machine learning hybrid approach for accurate rainfall-runoff modeling during extreme typhoon events [J] . Young Chih-Chieh, Liu Wen-Cheng, Wu Ming-Chang Applied Soft Computing . 2017,第期

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3. Short term rainfall-runoff modelling using several machine learning methods and a conceptual event-based model [J] . Adnan Rana Muhammad, Petroselli Andrea, Heddam Salim, Stochastic environmental research and risk assessment . 2021,第3期

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4. An Improved Approach to Software Defect Prediction using a Hybrid Machine Learning Model [C] . Diana-Lucia Miholca International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing . 2018

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5. Analysis of satellite rainfall data and global runoff process to improve global runoff modeling. [D] . Han, WooSuk. 2010

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6. Evaluating the Capability of Grass Swale for the Rainfall Runoff Reduction from an Urban Parking Lot Seoul Korea [O] . Muhammad Shafique, Reeho Kim, Kwon Kyung-Ho 2018

机译：韩国首尔城市停车场评估草减少降雨径流的能力
7. Machine Learning Models Coupled with Variational Mode Decomposition: A New Approach for Modeling Daily Rainfall-Runoff [O] . Youngmin Seo, Sungwon Kim, Vijay Singh 2018

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8. Improving the Reliability of Compartmental Models: Case of Conceptual Hydrologic Rainfall-Runoff Models [R] . Sorooshian, S. , Gupta, V. K. 1986

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