Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
A novel deep learning
neural network
approach for
predicting flash
flood susceptibility:
A case study at a
high frequency
tropical storm area
Dieu Tien Bui
Nhat‐Duc Hoang
Francisco Martínez–Álvarez
2019 год
A novel deep learning neural network approach for predicting flash flood susceptibility: A case study at a high frequency tropical storm area
статья из журнала
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Год издания:
2019
Авторы:
Dieu Tien Bui
,
Nhat‐Duc Hoang
,
Francisco Martínez–Álvarez
,
Phuong Thao Thi Ngo
,
Pham Viet Hoa
,
Tien Dat Pham
,
Pijush Samui
,
Romulus Costache
Издательство:
Elsevier BV
Источник:
The Science of The Total Environment
Ключевые слова:
Flood Risk Assessment and Management, Hydrology and Watershed Management Studies, Hydrological Forecasting Using AI
Другие ссылки:
The Science of The Total Environment
(HTML)
PubMed
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134413
Открытый доступ:
closed
Том:
701
Страницы:
134413–134413