A spatial–temporal graph deep learning model for urban flood nowcasting leveraging heterogeneous community features

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource, 1 online resource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
A spatial–temporal graph deep learning model for urban flood nowcasting leveraging heterogeneous community features ; volume:13 ; number:1 ; day:25 ; month:4 ; year:2023 ; pages:1-15 ; date:12.2023
Scientific reports ; 13, Heft 1 (25.4.2023), 1-15, 12.2023

Urheber
Farahmand, Hamed
Xu, Yuanchang
Mostafavi, Ali
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41598-023-32548-x
URN
urn:nbn:de:101:1-2023090410023536128428
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:45 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Farahmand, Hamed
  • Xu, Yuanchang
  • Mostafavi, Ali
  • SpringerLink (Online service)

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