Zum Inhalt

Erweiterte Suche

Ergebnisvorschau für Ihre aktuellen Suchbegriffe: 0

Suchoperatoren:

Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente mit genau dieser Wortgruppe in exakt dieser Schreibweise und Reihenfolge (z.B. "employer branding").
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe zusammen vorkommen (z.B. vertrieb UND bonus).
Findet Dokumente, in denen einer der beiden oder beide Begriffe vorkommen (z.B. porsche OR volkswagen).
Findet Dokumente, in denen alle Begriffe vorkommen. Das Leerzeichen wird als UND interpretiert (z.B. mensch roboter alltag).
Findet Dokumente, in denen der Begriff nach NOT nicht vorkommt (z.B. ford NOT "harrison ford").
Findet Dokumente, in denen der gesuchte Begriff mehr als n mal vorkommt. n steht für eine beliebige Anzahl (z.B. COUNT(getriebe)>8).
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Findet Dokumente mit dem Suchbegriff in verschiedenen Schreibweisen. Das ? steht für eine einzige Stelle (z.B. organi?ation).
Sonderzeichen werden als UND interpretiert (z.B. Mann + Hummel).

Semantische Suche

powered by (Link öffnet in neuem Fenster)
loading …
Anmelden
Nach oben

Monthly Runoff Prediction by Hybrid CNN-LSTM Model: A Case Study

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Dillip Kumar Ghose
Vinay Mahakur
Abinash Sahoo
Erschienen in
Advances in Computing and Data Sciences
Verlag
Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Das Kapitel geht der Bedeutung genauer Abflussprognosen für das Management von Wasserressourcen nach und betont die Komplexität hydrologischer Prozesse. Es stellt ein hybrides CNN-LSTM-Modell vor, das seine Architektur und Vorteile gegenüber herkömmlichen datengestützten und prozessbasierten Modellen erläutert. Die Studie konzentriert sich auf den Bezirk Cachar in Assam, wo das Modell angewandt wird, um die monatliche Stichwahl mit bemerkenswertem Erfolg vorherzusagen. Die Autoren vergleichen die Leistung von CNN-LSTM mit herkömmlichen CNN-Modellen anhand statistischer Kennzahlen und zeigen, dass das Hybridmodell seine Pendants übertrifft. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung des Potenzials von CNN-LSTM in verschiedenen hydrologischen Studien und der Bedeutung der Berücksichtigung physikalischer Prozessparameter in KI-Modellen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Jetzt einloggen Kostenlos registrieren

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Detection of Breast Tumor in Mammograms Using Single Shot Detector Algorithm
Nächstes Kapitel Analysis of Malaria Incident Prediction for India
Titel
Monthly Runoff Prediction by Hybrid CNN-LSTM Model: A Case Study
Verfasst von
Dillip Kumar Ghose
Vinay Mahakur
Abinash Sahoo
Copyright-Jahr
2022
Buch
Advances in Computing and Data Sciences

Print ISBN: 978-3-031-12640-6

Electronic ISBN: 978-3-031-12641-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-12641-3_31
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.

Premium Partner

    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG