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Arid

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Daily Groundwater Level Prediction and Uncertainty Using LSTM Coupled with PMI and Bootstrap Incorporating Teleconnection Patterns Information 期刊论文
发表期刊: SUSTAINABILITY. 出版年: 2022, 卷号: 14, 期号: 18
作者:  Chu, Haibo;  Bian, Jianmin;  Lang, Qi;  Sun, Xiaoqing;  Wang, Zhuoqi
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long short-term memory  bootstrap  teleconnection patterns  groundwater level prediction  uncertainty  
A CNN-LSTM Model Based on a Meta-Learning Algorithm to Predict Groundwater Level in the Middle and Lower Reaches of the Heihe River, China 期刊论文
发表期刊: WATER. 出版年: 2022, 卷号: 14, 期号: 15
作者:  Yang, Xingyu;  Zhang, Zhongrong
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groundwater level prediction  CNN  LSTM  meta-learning  CNN-LSTM-ML  multiple influences  few samples  
Groundwater level prediction in arid areas using wavelet analysis and Gaussian process regression 期刊论文
发表期刊: ENGINEERING APPLICATIONS OF COMPUTATIONAL FLUID MECHANICS. 出版年: 2021, 卷号: 15, 期号: 1, 页码: 1147-1158
作者:  Band, Shahab S.;  Heggy, Essam;  Bateni, Sayed M.;  Karami, Hojat;  Rabiee, Mobina;  Samadianfard, Saeed;  Chau, Kwok-Wing;  Mosavi, Amir
收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2021/11/19
Groundwater level prediction  hydrological model  Gaussian process regression  support vector  artificial intelligence  machine learning  
Deterministic Analysis and Uncertainty Analysis of Ensemble Forecasting Model Based on Variational Mode Decomposition for Estimation of Monthly Groundwater Level 期刊论文
发表期刊: WATER. 出版年: 2021, 卷号: 13, 期号: 2
作者:  Wu, Min;  Feng, Qi;  Wen, Xiaohu;  Yin, Zhenliang;  Yang, Linshan;  Sheng, Danrui
收藏  |  浏览/下载：73/0  |  提交时间：2021/03/08
uncertainty analysis  groundwater level prediction  hybrid predictive model  variational mode decomposition  Boruta technique  extreme learning machine  
Efficacy of machine learning techniques in predicting groundwater fluctuations in agro-ecological zones of India 期刊论文
发表期刊: SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT. 出版年: 2021, 卷号: 785
作者:  Mohapatra, Janaki B.;  Jha, Piyush;  Jha, Madan K.;  Biswal, Sabinaya
收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2021/11/29
Groundwater-level prediction  Data-driven modeling  ANFIS  DNN  SVM  Agro-Ecological Zone  Machine learning  artificial intelligence techniques  
Groundwater Level Prediction for the Arid Oasis of Northwest China Based on the Artificial Bee Colony Algorithm and a Back-propagation Neural Network with Double Hidden Layers 期刊论文
发表期刊: WATER. 出版年: 2019, 卷号: 11, 期号: 4
作者:  Li, Huanhuan;  Lu, Yudong;  Zheng, Ce;  Yang, Mi;  Li, Shuangli
收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2019/11/29
artificial bee colony algorithm  double hidden layers  back-propagation neural network  groundwater level prediction  arid oasis  
Ten-year prediction of groundwater level in Karaj plain (Iran) using MODFLOW2005-NWT in MATLAB 期刊论文
发表期刊: ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES. 出版年: 2019, 卷号: 78, 期号: 12
作者:  Yousefi, Hossein;  Zahedi, Sina;  Niksokhan, Mohammad Hossein;  Momeni, Marzieh
收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2019/11/29
Groundwater level  Groundwater management  Prediction scenario  MODFLOW  Semiarid region  MATLAB  
Use of salinity and resistivity measurements to study the coastal aquifer salinization in a semi-arid region: a case study in northeast Nile Delta, Egypt 期刊论文
发表期刊: ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES. 出版年: 2016, 卷号: 75, 期号: 9
作者:  Attwa, Mohamed;  Gemail, Khaled S.;  Eleraki, Mohamed
Adobe PDF(12564Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：19/5  |  提交时间：2019/11/29
Sea level rising (SLR)  Groundwater salinity  Resistivity soundings  Salinity prediction  Nile Delta  Saltwater intrusion  
Projected groundwater balance as a state indicator for addressing sustainability and management challenges of overexploited crystalline aquifers 期刊论文
发表期刊: JOURNAL OF HYDROLOGY. 出版年: 2014, 卷号: 519, 页码: 1405-1419
作者:  Sarah, S.;  Ahmed, S.;  Boisson, A.;  Violette, S.;  de Marsily, G.
Adobe PDF(4712Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：22/8  |  提交时间：2019/11/29
Semi-arid crystalline aquifers  Groundwater balance  Sustainability indicators  Block kriging  Water-level prediction  Managements challenges  
和田绿洲地下水位短期季节性变化趋势预测方法研究 期刊论文
出版年: 2009, 卷号: 7, 期号: 4, 页码: 42-45
作者:  冷中笑;  海米提·依米提;  高前兆
收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2019/11/29
Hetian oasis  groundwater level fluctuation  trend prediction