Captured Runoff Prediction Model by Permeable
Pavements Using Artificial Neural Networks

Captured Runoff Prediction Model by Permeable Pavements Using Artificial Neural Networks

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Radfar,Ata
Định dạng:	text
Ngôn ngữ:	vie
Truy cập trực tuyến:	https://thuvien.huce.edu.vn/Opac/DmdInfo.aspx?dmd_id=23627
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Clogging Prediction of Permeable Pavement
Thông tin tác giả:: Radfar, Ata

Laboratory Study on the Stormwater Retention and Runoff Attenuation Capacity of Four Permeable Pavements
Thông tin tác giả:: Hernandez,Jorge Rodriguez-

Multimodel Approach Using Neural Networks and Symbolic Regression to Combine the Estimated Discharges of Rainfall-Runoff Models
Thông tin tác giả:: Phukoetphim,Phanida

Prediction and modeling of mechanical properties in ﬁber reinforced self-compacting concrete using particle swarm optimization algorithm and artiﬁcial neural network
Thông tin tác giả:: Mashhadban,Hadi

Prediction and modeling of mechanical properties in ﬁber reinforced self-compacting concrete using particle swarm optimization algorithm and artiﬁcial neural network
Thông tin tác giả:: Mashhadban,Hadi

RESEARCH ON THE APPLICABILITY OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL TO PREDICT THE AVERAGE DIMENSION OF FRAGMENTATION AND THE VOLUME OF EXCAVATION FOR THE ELECTRICAL EXPLOSION MODEL
Thông tin tác giả:: Vu Van Tuan
Thông tin xuất bản: (2023)

Artificial Neural Network(Ann) Model in Predicting Multi - Layered Ground Settlenments of Metro Tunnel / Vu Van Tuan
Thông tin tác giả:: Vu, Van Tuan

Artificial Neural Networks in Vehicular Pollution Modelling
Thông tin tác giả:: Khare, Mukesh, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

A comparative study on the compressive strength prediction models for High Performance Concrete containing nano silica and copper slag using regression analysis and Artiﬁcial Neural Networks
Thông tin tác giả:: Chithra,S.

Applications of Mathematics in Models, Artificial Neural Networks and Arts
Thông tin tác giả:: Capecchi, Vittorio, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Evaluation of Seasonal and Large Storm Runoff Volume Capture of an Infiltration Green Infrastructure System
Thông tin tác giả:: Lewellyn,Conor

Algorithm for optimal application of the setback moment in the heating season using an artiﬁcial neural network model
Thông tin tác giả:: Moon,Jin Woo

Predicting concrete corrosion of sewers using artiﬁcial neural network /Guangming Jiang * , Jurg Keller, Philip L. Bond, Zhiguo Yuan
Thông tin tác giả:: Jiang,Guangming

Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes
Thông tin tác giả:: Patan, Krzysztof
Thông tin xuất bản: (2017)

Artificial Neural Networks: Formal Models and Their Applications – ICANN 2005
Thông tin tác giả:: Duch, Wlodzislaw, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes
Thông tin tác giả:: Patan, Krzysztof
Thông tin xuất bản: (2020)

Stormwater Volume Reduction in Combined Sewer Using Permeable Pavement: City of St. Louis
Thông tin tác giả:: Alyaseri,Isam

Artificial Neural Networks
Thông tin tác giả:: Silva, Ivan Nunes da, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

The use of artiﬁcial neural networks for modeling air void content in aggregate mixture / Nataša Zavrtanik...[et al.]
Thông tin tác giả:: Prosen, Janez, và những người khác

Estimation of Furrow Irrigation Sediment Loss Using an Artificial Neural Network
Thông tin tác giả:: King,Bradley A.

Using Artificial Neural Networks for Analog Integrated Circuit Design Automation
Thông tin tác giả:: Rosa, João P. S., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Simplified Model to Predict Runoff Generation Time for Well-Drained and Vegetated Soils
Thông tin tác giả:: Baiamonte,Giorgio

Applying artificial neural networks (ANN) model in flash flood simulation and forcast.
Thông tin tác giả:: Applying artificial neural networks (ANN) model in flash flood simulation and forcast.
Thông tin xuất bản: (2017)

Application of artiﬁcial neural network for predicting hourly indoor air temperature and relative humidity in modern building in humid region
Thông tin tác giả:: Mba,Leopold

Application of artiﬁcial neural network for predicting hourly indoor air temperature and relative humidity in modern building in humid region
Thông tin tác giả:: Mba,Leopold

A risk assessment framework for construction project using artificial neural network
Thông tin tác giả:: Le Hong Ha

Meteorological drought forecasting in the Mekong delta using artificial neural networks (ANN)
Thông tin tác giả:: Trần, Văn Tý, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2024)

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS – ARCHITECTURES AND APPLICATIONS
Thông tin tác giả:: Suzuki, Kenji
Thông tin xuất bản: (2014)

Artificial Neural Networks in Pattern Recognition
Thông tin tác giả:: Pancioni, Luca, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2008
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2007
Thông tin tác giả:: Sá, Joaquim Marques de, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks – ICANN 2009
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks in Pattern Recognition
Thông tin tác giả:: Prevost, Lionel, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2007
Thông tin tác giả:: Sá, Joaquim Marques de, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks – ICANN 2009
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2008
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2001
Thông tin tác giả:: Dorffner, Georg, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Artificial Neural Networks - ICANN 2008
Thông tin xuất bản: (2017)

Artiﬁcial neural network model for forecasting sub-hourly electricity usage in commercial buildings
Thông tin tác giả:: Chae,Young Tae

Three Types of Permeable Pavements in Cold Climates: Hydraulic and Environmental Performance
Thông tin tác giả:: Huang,Jian