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Untersuchungen zum Potenzial maschineller Lernverfahren für die hydrologische Simulation und Vorhersage am Beispiel von LSTM und LARSIM in Baden-Württemberg – Exploring the potential of machine learning methods for hydrological simulation and forecasting using LSTM and LARSIM in Baden-Württemberg

Hydrologie und
Wasserbewirtschaftung
68. Jahrgang, Heft 3
Juni 2024

Autorin/Autor:
Orhan D. Tanrikulu, Uwe Ehret, Ingo Haag, Ralf Loritz & Ute Badde

Schlagworte:
Maschinelles Lernen, LSTM, LARSIM, Simulation, Vorhersage

Zitierung:
Tanrikulu, O.D., U. Ehret, I. Haag, R. Loritz, U. Badde (2024): Untersuchungen zum Potenzial maschineller Lernverfahren für die hydrologische Simulation und Vorhersage am Beispiel von LSTM und LARSIM in Baden-Württemberg.
Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 68, (3), 130-145. DOI: 10.5675/HyWa_2024.3_1

 

               

Korrektur von Modell- und Vorhersagefehlern und Abschätzung der prädiktiven Unsicherheit in einem probabilistischen Hochwasservorhersagesystem

Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 58. Jahrgang, Heft 2, April 2014

Hydrologie und
Wasserbewirtschaftung
58. Jahrgang, Heft 2,
April 2014

Autor/Autorin:
Konrad Bogner, Dennis Meißner, Florian Pappenberger und Peter Salamon

Schlagworte:
Hydrologische Modellunsicherheit, Modellfehler, prädiktive Unsicherheit, probabilistische Hochwasservorhersage, Vorhersage, Vorhersagefehler

Zitierung:
BOGNER, K., D. MEIßNER, F. PAPPENBERGER & P. SALAMON (2014): Korrektur von Modell- und Vorhersagefehlern und Abschätzung der prädiktiven Unsicherheit in einem probabilistischen Hochwasservorhersagesystem. – Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 58 (2), 73–75; DOI: 10.5675/HyWa_2014,2_2