Untersuchungen zum Potenzial maschineller Lernverfahren für die hydrologische Simulation und Vorhersage am Beispiel von LSTM und LARSIM in Baden-Württemberg
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG) Institut für Wasser und Umwelt (IWU) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2024 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISSN: 1439-1783, 0012-0235, 2749-859X KITopen-ID: 1000175707 |
| Erschienen in | Hydrologie und Wasserbewirtschaftung |
| Verlag | Bundesanst. für Gewässerkunde, BfG |
| Band | 68 |
| Heft | 3 |
| Seiten | 130-158 |
| Nachgewiesen in | Web of Science Scopus OpenAlex |