Machine Learning with Metaheuristic Algorithms for Sustainable Water Resources Management

Kisi, Ozgur

Basel, Switzerland: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2021

Online E-Book - 238

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The main aim of this book is to present various implementations of ML methods and metaheuristic algorithms to improve modelling and prediction hydrological and water resources phenomena having vital importance in water resource management.

Titel:	Machine Learning with Metaheuristic Algorithms for Sustainable Water Resources Management
Autor/in / Beteiligte Person:	Kisi, Ozgur
Link:	View record at Directory of Open Access Books (Volltext)
Veröffentlichung:	Basel, Switzerland: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2021
Medientyp:	E-Book
Umfang:	238
ISBN:	978-3-0365-1720-9 (print) ; 978-3-0365-1719-3 (print)
DOI:	10.3390/books978-3-0365-1719-3
Schlagwort:	groundwater artificial intelligence hydrologic model groundwater level prediction machine learning principal component analysis spatiotemporal variation uncertainty analysis hydroinformatics support vector machine big data artificial neural network nitrogen compound nitrogen prediction prediction models neural network non-linear modeling PACF WANN SVM-LF SVM-RF Govindpur streamflow forecasting Bayesian model averaging multivariate adaptive regression spline M5 model tree Kernel extreme learning machines South Korea uncertainty sustainability prediction intervals ungauged basin streamflow simulation satellite precipitation atmospheric reanalysis ensemble modeling additive regression bagging dagging random subspace rotation forest flood routing Muskingum method extension principle calibration fuzzy sets and systems particle swarm optimization EEFlux irrigation performance CWP water conservation NDVI water resources Daymet V3 Google Earth Engine improved extreme learning machine (IELM) sensitivity analysis shortwave radiation flux density sustainable development thema EDItEUR:G Reference, Information and Interdisciplinary subjects:GP Research and information: general
Sonstiges:	Nachgewiesen in: Directory of Open Access Books Sprachen: English Document Type: eBook File Description: image/jpeg Language: English Rights: Attribution 4.0 International ; URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Notes: ONIX_20220111_9783036517209_410

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