PREDICTION OF FLOOD IN KARKHEH BASIN USING DATA-DRIVEN METHODS

Abstract. 2 and RMSE of 85.89% and 30.02 m3/s during testing periods, respectively. Similarly, LSSVM model performed better in predicting annual maximum streamflow in comparison with other machine learning models.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
PREDICTION OF FLOOD IN KARKHEH BASIN USING DATA-DRIVEN METHODS ; volume:X-4/W1-2022 ; year:2023 ; pages:349-354 ; extent:6
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences ; X-4/W1-2022 (2023), 349-354 (gesamt 6)

Urheber
Kamali, S.
Saedi, F.
Asghari, K.

DOI
10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-349-2023
URN
urn:nbn:de:101:1-2023011904463577273953
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:29 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Kamali, S.
  • Saedi, F.
  • Asghari, K.

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