Zobrazeno 1 - 10
of 748
pro vyhledávání: '"Lightning prediction"'
Publikováno v:
Ukrainian Journal of Educational Studies and Information Technology, Vol 11, Iss 4 (2023)
Lightning is a natural occurrence which is created through the mixture of hot and cold air in the cloud. Sudden occurrence of lightning has caused damages to many lives and properties, for this reason; there is a need to develop a system that can pre
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f7ce77236ff14c76ac948df7734b7482
Publikováno v:
e-Prime: Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, Vol 6, Iss , Pp 100340- (2023)
This paper presents the application of deep learning (DL) approach namely Feed-Forward Neural Networks (FFNN) in predicting the location of lightning occurrences within 100 km radius from Universiti Malaysia Pahang Al-Sultan Abdullah (UMPSA) Pekan, P
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/393c8301e85b433da9487d3dba017676
Publikováno v:
In e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy December 2023 6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Atmosphere, Vol 14, Iss 11, p 1698 (2023)
The escalation of climate change and the increasing frequency of extreme weather events have amplified the importance of precise and timely lightning prediction. This predictive capability is pivotal for the preservation of life, protection of proper
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/43fa5b07bec344fbbe432d5f4a3acf7a
Publikováno v:
Bulletin of the American Meteorological Society, 2020 Feb 01. 101(2), 113-114.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27028075
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bao, Riyang1 (AUTHOR), Zhang, Yaping1 (AUTHOR), Ma, Benedict J.2 (AUTHOR), Zhang, Zhuoyu1 (AUTHOR), He, Zhenghao1 (AUTHOR) hzh@hust.edu.cn
Publikováno v:
Remote Sensing. Sep2022, Vol. 14 Issue 17, p4131. 27p.
Publikováno v:
Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2018 Mar 01. 57(3), 525-534.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26501004
Autor:
Pakdaman, Morteza, Naghab, Sina Samadi, Khazanedari, Leili, Malbousi, Sharare, Falamarzi, Yashar
Publikováno v:
In Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 1 November 2020 209