Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/192127
-
Titel: 
Forecasting discharges through explainable machine learning approaches at an alpine karst spring
en
Zitat: 
Pölz, A., Derx, J., Farnleitner, A., & Blaschke, A. P. (2023, April 25). Forecasting discharges through explainable machine learning approaches at an alpine karst spring [Poster Presentation]. EGU General Assembly 2023, Vienna, Austria. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-15604
-
Verlags-DOI: 
10.5194/egusphere-egu23-15604
-
Publikationstyp: 
Vortrag - Poster-Präsentation
de
Sprache: 
Englisch
-
Autor_innen: 
Pölz, Anna 
Derx, Julia 
Farnleitner, Andreas 
Blaschke, Alfred Paul 
-
Organisations­einheit: 
E222-02 - Forschungsbereich Ingenieurhydrologie 
E166-05-3 - Forschungsgruppe Mikrobiologie und Molekulare Diagnostik 
E057-08 - Fachbereich Forschungszentrum Wasser und Gesundheit 
-
Datum (veröffentlicht): 
25-Apr-2023
-
Veranstaltungs­name: 
EGU General Assembly 2023 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
23-Apr-2023 - 28-Apr-2023
-
Veranstaltungs­ort: 
Vienna, Austria
-
Keywords: 
Machine Learning; Karst
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Environmental Monitoring and Climate Adaptation: 50%
Modeling and Simulation: 50%
-
Wissenschafts­zweig: 
2011 - Bauingenieurwesen: 30%
2071 - Umwelttechnik: 20%
1053 - Hydrologie: 50%
-
Enthalten in den Sammlungen:
Presentation

Miniaturbild
Kurzfassung / (Graphical) Abstract
Adobe PDF
(290.42 kB)
Open Access CC BY 4.0
Zur Langanzeige

Seiten Aufrufe

47
aufgerufen am 18.01.2024

Download(s)

9
aufgerufen am 18.01.2024

Google ScholarTM

Check