Zobrazeno 1 - 10
of 64
pro vyhledávání: '"Tyralis, H."'
Autor:
Khatami, S., AghaKouchak, A., Peel, M., Shyrokaya, A., Moallemi, E., Ault, T., Papacharalampous, G., Tyralis, H., Di Baldassarre, G.
Publikováno v:
XXVIII General Assembly of the International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG)
Co-evolution of human and natural systems is the hallmark of the Anthropocene, where the role of Earth sciences is to explain the dynamics of coupled human and natural systems (CHANS) and develop models to represent and predict their behaviour. The o
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::52def5bae4ecac02b4a9708189dae13d
Publikováno v:
XXVIII General Assembly of the International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG)
Predictive uncertainty in hydrological modelling is quantified by using post-processing methods or Bayesian statistical models. The former methods are not straightforward because they combine two models of different nature while the latter methods ar
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c5e9142c99fa167f0e48bf93074f4035
Autor:
Papacharalampous, G., Tyralis, H.
Publikováno v:
XXVIII General Assembly of the International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG)
The various probabilistic hydrological post-processing and forecasting tasks are receiving growing attention nowadays due to the larger degree of information that the probabilistic predictions and forecasts can offer to the practitioners compared to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b0e0d0c649af228609ece44b4cb17695
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Post-processing of hydrological model simulations using machine learning algorithms can be applied to quantify the uncertainty of hydrological predictions. Combining multiple diverse machine learning algorithms (referred to as base-learners) using st
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2127::e704af97447a2f7b7355e5ad99014421
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3005443
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3005443
Autor:
Dimitriadis, P. Tzouka, K. Koutsoyiannis, D. Tyralis, H. Kalamioti, A. Lerias, E. Voudouris, P.
Determining the geophysical properties of rocks and geological formations is of high importance in many fields such as geotechnical engineering. In this study, we investigate the second-order dependence structure of spatial (two-dimensional) processe
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2127::78da345bc8474ba8f743403b90a87998
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3005499
https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/uoadl:3005499
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.