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Report
Data-Oriented Algorithm for Real-Time Estimation of Flow Rates and Flow Directions in a Water Distribution Network
Autor: Dumora, Christophe, Auber, David, Bigot, Jérémie, Couallier, Vincent, Leclerc, Cyril
The aim of this paper is to present how data collected from a water distribution network (WDN) can be used to reconstruct flow rate and flow direction all over the network to enhance knowledge and detection of unforeseen events. The methodological ap
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1807.10147
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Akademický článek
Gestion patrimoniale des réseaux d’assainissement : de l’état des réseaux à la planification de leur réhabilitation − Outils, méthodes et perspectives
Autor: WEREY, Cathy ; LE GAT, Yves ; LE GAUFFRE, Pascal ; ROZAN, Anne ; WITTNER, Christophe ; NIRSIMLOO, Kévin ; LECLERC, Cyril
Publikováno v: Sciences, Eaux & Territoires, Vol 2012, Iss 09, Pp 44-53 (2012)
En France, la gestion patrimoniale des réseaux d’assainissement est une préoccupation croissante. Certains réseaux commencent en effet à dater et vont nécessiter des renouvellements importants et coûteux pour les décennies à venir. À trave
Externí odkaz: https://doaj.org/article/b976e2237e0d4af58944890227a729c4
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Régression ridge a noyau dans un graphe : Application au réseau de distribution d'eau potable
Autor: Dumora, Christophe, Bigot, Jérémie, Couallier, Vincent, Auber, David, Leclerc, Cyril
Papier présenté à la conférence JDS Avignon 2017 le 30 mai 2017; The aim of this paper is to present the methodology of statistical inference and prediction for processes defined on network graphs when those processes are only observed on a small
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::be8448e6bc2073389213b4729a40da2d
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01515313/file/JDS_2017_Regression_ridge_a_noyau_dans_un_graphe_C_Dumora_J_Bigot_V_Couallier_D_Auber_C_Leclerc.pdf
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Akademický článek
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Régression ridge a noyau dans un graphe : Application au réseau de distribution d'eau potable
Autor: Dumora, Christophe, Bigot, Jérémie, Couallier, Vincent, Auber, David, Leclerc, Cyril
The aim of this paper is to present the methodology of statistical inference and prediction for processes defined on network graphs when those processes are only observed on a small number of nodes. The kernel regression approach presented here alrea
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::6b8627c6eb025029f04499d8fc01fd75
http://hdl.handle.net/20.500.12278/113339
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