Vorderasien : Türkei, Syrien, . [Übers. und Bearb.: , Länder und Völker.
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Punktuelle Ensemble-Prognosen mit Methoden des Maschinellen Lernens für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung (2010)
DE NWISBN: 9783832295769 bzw. 3832295763, in Deutsch, Shaker Verlag Nov 2010, neu.
Von Händler/Antiquariat, Rhein-Team Lörrach Ivano Narducci e.K. [57451429], Lörrach, Germany.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. 176 pp. Deutsch.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. 176 pp. Deutsch.
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Punktuelle Ensemble-Prognosen mit Methoden des Maschinellen Lernens für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung
DE NWISBN: 9783832295769 bzw. 3832295763, in Deutsch, Shaker Verlag, neu.
Lieferung aus: Deutschland, Versandkostenfrei.
Sparbuchladen, [3602074].
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. -, Buch.
Sparbuchladen, [3602074].
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. -, Buch.
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Punktuelle Ensemble-Prognosen mit Methoden des Maschinellen Lernens für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung
DE NWISBN: 9783832295769 bzw. 3832295763, in Deutsch, Shaker Verlag, neu.
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buchZ AG, [3859792].
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. Buch.
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Neuware - Ziel dieser Arbeit ist es, der operationellen Grundwasserbewirtschaftung ingenieurgerechte und wirtschaftliche punktuelle Grundwasserstandsprognosen zu ermöglichen. Bedingung dafür ist die Einbindung neuer Modellierungstechniken zur effektiven Nutzung verfügbarer Informationsressourcen. Im Gegensatz zu den statischen physikalischen Felddaten, deren detaillierte Kenntnis Voraussetzung einer physikalisch-basierten Modellierung ist, werden die dynamischen Faktoren fortlaufend erhoben und sind, etwa durch das Grundwassermonitoring und die Wetterdienste, umfangreich und vergleichsweise einfach in Form von Zeitreihen verfügbar. Die grundlegende Hypothese dieser Arbeit ist, dass die wesentlichen zugrundeliegenden statischen, physikalischen Systeminformationen des Modellgebietes in den dynamischen Systembeschreibungen implizit enthalten sind und durch Computermodelle erlernt werden können. In dieser Arbeit sollen für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung Modelle entwickelt werden, die punktuelle Grundwasserstandsprognosen an Referenzmessstellen auf Basis von verfügbaren dynamischen Beschreibungen des Modellgebietes in der erforderlichen Prognosequalität, bezüglich Fehlermaß und Zuverlässigkeit, für einen relevanten Prognosehorizont ermöglichen. Buch.
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Punktuelle Ensemble-Prognosen mit Methoden des maschinellen Lernens für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung. (2010)
DE NWISBN: 9783832295769 bzw. 3832295763, in Deutsch, Aachen : Shaker, neu.
Speyer & Peters GmbH, [4956081].
X, 160 S. : graph. Darst., Kt. 21 cm, 264 g kart.ISBN 9783832295769.
X, 160 S. : graph. Darst., Kt. 21 cm, 264 g kart.ISBN 9783832295769.
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Punktuelle Ensemble-Prognosen mit Methoden des Maschinellen Lernens für die operationelle Grundwasserbewirtschaftung (2010)
DE PB NW FEISBN: 9783832295769 bzw. 3832295763, in Deutsch, 176 Seiten, Shaker, Taschenbuch, neu, Erstausgabe.
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Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Broschiert, Ausgabe: 1., Aufl. Label: Shaker, Shaker, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2010-11, Studio: Shaker.
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Broschiert, Ausgabe: 1., Aufl. Label: Shaker, Shaker, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2010-11, Studio: Shaker.
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Vorderasien : Türkei, Syrien, . [Übers. und Bearb.: , Länder und Völker. (1993)
ENISBN: 0659494523 bzw. 9780659494528, in Englisch, Stuttgart ; Zürich ; Wien : Verl. Das Beste.
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