9783030647766 - deep learning for hydrometeorology and environmental science (water science and technology library, 99, band 99) von lee, taesam; singh, vijay p.; cho, kyung hwa (4 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
Serie: Buch 88 von 101 - Water Science and Technology Library
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Verlag: Springer, 2021
Serie: Buch 88 von 101 - Water Science and Technology Library
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Deep Learning for Hydrometeorology and Environmental Science
Lee, Taesam (Author)/ Singh, Vijay P. (Author)/ Cho, Kyung Hwa (Author)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
Serie: Buch 88 von 101 - Water Science and Technology Library
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2021
Serie: Buch 88 von 101 - Water Science and Technology Library
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a step-by-step methodology and derivation of deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN), especially for estimating parameters, with back-propagation as well as examples with real dataset…s of hydrometeorology (e.g. streamflow and temperature) and environmental science (e.g. water quality). Deep learning is known as part of machine learning methodology based on the artificial neural network. Increasing data availability and computing power enhance applications of deep learning to hydrometeorological and environmental fields. However, books that specifically focus on applications to these fields are limited.Most of deep learning books demonstrate theoretical backgrounds and mathematics. However, examples with real data and step-by-step explanations to understand the algorithms in hydrometeorology and environmental science are very rare. This book focuses on the explanation of deep learning techniques and their applications to hydrometeorological and environmental studies with real hydrological and environmental data. This book covers the major deep learning algorithms as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolution Neural Network (CNN) as well as the conventional artificial neural network model.
