Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Soft-Computing Based Rainfall Runoff Modelling.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Vijay Kumar Singh
ISBN: 9783330350083
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 124
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 32539 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 176630
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Water is the most appreciated and important gift in the natural surroundings and it must be conserved and maintained carefully for all living and non-living belongings. Floods are one of the most serious natural disaster and present major social concerns. The effective flood management is always of great apprehension in the field of hydrology and water resources engineering. The main topics covered in this book are three different techniques namely artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and multiple linear regression (MLR). This book presents an integrated approach to developed the model on engineering aspects. The book could be useful to the students and teaches of agriculture engineering, civil engineering, water resource, Hydrology, as well as to the practicing engineers and extension works involved land water management.
Ключевые слова: ANFIS, ANN, MLR, Runoff modelling