Název: Neural and Fuzzy Modelling of Hydrological Data
Autoři: Neruda, Roman ; Coufal, David
Typ dokumentu: Výzkumné zprávy
Rok: 2012
Jazyk: eng
Edice: Technical Report, svazek: V-1172
Abstrakt: The main goal of this work is to model flood waves based on runoff and precipitation data. We utilize data from the Smeda rivera catchment provided by the CHMI in order to build several models of flood episodes. Multilayer perceptron networks and Fuzzy system models are used and their performance is compared to traditional hydrological approaches.
Klíčová slova: environmental modelling; fuzzy systems; meta-learning; neural networks
Číslo projektu: OC10047 (CEP)
Poskytovatel projektu: GA MŠk
Práva: Dílo je chráněno podle autorského zákona č. 121/2000 Sb.

Instituce: Ústav informatiky AV ČR (web)
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0231494

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-170497


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav informatiky
Zprávy > Výzkumné zprávy
 Záznam vytvořen dne 2014-02-27, naposledy upraven 2023-12-11.


Plný tet:
Plný text:
Pokud se vám dokument nezobrazí v prohlížeči, uložte jej na svůj PC a otevřete jej v příslušném programu.
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet