Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft

Interessensvertretung

BOKU Wien

Mitteilungen des ÖWAV

ExpertInnen im ÖWAV

Umweltrecht kompakt

Big Data und Künstliche Intelligenz in Hydrologie und Wasserwirtschaft

Karsten Schulz, Mathew Herrnegger

LamaH | Large-Sample Data for Hydrology: Big data für die Hydrologie und Umweltwissenschaften

Christoph Klingler, Karsten Schulz, Mathew Herrnegger

Niederschlags-Abfluss-Modellierung mit Long Short-Term Memory (LSTM)

Frederik Kratzert, Martin Gauch, Grey Nearing, Sepp Hochreiter, Daniel Klotz

Regionalisierung hydrologischer Modelle mit Function Space Optimization

Moritz Feigl, Mathew Herrnegger, Robert Schweppe, Stephan Thober, Daniel Klotz, Luis Samaniego, Karsten Schulz

Schätzung der Verdunstung mithilfe von Machine- und Deep Learning-Methoden

Claire Brenner, Jonathan Frame, Grey Nearing, Karsten Schulz

Vorhersage der Fließgewässertemperaturen in österreichischen Einzugsgebieten mittels Machine Learning-Verfahren

Moritz Feigl, Katharina Lebiedzinski, Mathew Herrnegger, Karsten Schulz

Vorhersage von Zeitserien der Biogasproduktion in anaeroben Faultürmen mit einem Temporal Fusion Transformer

Johannes Sappl, Matthias Harders, W. Rauch

Aquakulturforschung am Bundesamt für Wasserwirtschaft

Franz Lahnsteiner

Erweiterung von Kosten-Nutzen-Analysen im Hochwassermanagement durch Berücksichtigung sozialer und psychologischer Verwundbarkeit

Thomas Thaler, Sebastian Seebauer, Magdalena Rogger, Thomas Dworak, Claudia Winkler

Erratum zu: Regionalisierung hydrologischer Modelle mit Function Space Optimization

Moritz Feigl, Mathew Herrnegger, Robert Schweppe, Stephan Thober, Daniel Klotz, Luis Samaniego, Karsten Schulz

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