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
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Kamali, S.
- Saedi, F.
- Asghari, K.