Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13520%2F09%3A00005107" target="_blank" >RIV/44555601:13520/09:00005107 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article addresses the modelling of runoff based on precipitation data collected in the Sázava River and Ploučnice River basins. Knowledge acquired in previous research in the Ploučnice River basin was found to be useful in this study. Rainfall and runoff data (both with a 1 hour time step) were obtained from the Czech Hydrometeorological Institute (CHMI). The time period of Aug.1?Sept.11, 2002 was selected, mainly because of the flood event on the 14th of Aug., 2002 in the Sázava River basin. Calculations were performed with feed-forward neural networks, namely multi-layer perceptron networks trained by back propagation. Network architectures were tested on 1-hour predictions first and then compared with the 6-hour predictions. The role of the accumulated runoff input has been also studied.

  • Název v anglickém jazyce

    Longer Period Runoff Forecasts by Mean of Multilayer Perceptron Neural Networks

  • Popis výsledku anglicky

    The article addresses the modelling of runoff based on precipitation data collected in the Sázava River and Ploučnice River basins. Knowledge acquired in previous research in the Ploučnice River basin was found to be useful in this study. Rainfall and runoff data (both with a 1 hour time step) were obtained from the Czech Hydrometeorological Institute (CHMI). The time period of Aug.1?Sept.11, 2002 was selected, mainly because of the flood event on the 14th of Aug., 2002 in the Sázava River basin. Calculations were performed with feed-forward neural networks, namely multi-layer perceptron networks trained by back propagation. Network architectures were tested on 1-hour predictions first and then compared with the 6-hour predictions. The role of the accumulated runoff input has been also studied.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    DA - Hydrologie a limnologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/WD-44-07-1" target="_blank" >WD-44-07-1: Modelové oešení revitalizace prumyslových regionu a území po tižbi uhlí na poíkladu Podkrušnohooí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Environmental Accounting - Sustainable Development Indicators

  • ISBN

    978-80-7414-124-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Univerzita J. E. Purkyně

  • Místo vydání

    Ústí nad Labem

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    23. 4. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku