Künstliche neuronale Netze im Management unterirdischer Infrastrukturen - Dehghan, Shahide;Norouzi, Hoosein;Gholami, Hossein
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Aufgrund des Rückgangs der Niederschläge und der Dürre in den letzten zehn Jahren und als Folge des Wassermangels in weiten Teilen des Landes ist die Grundwasserbewirtschaftung sehr wichtig und sensibel. Für eine korrekte Bewirtschaftung ist es notwendig, die Schwankungen des Grundwasserspiegels in den Ebenen zu ermitteln, zu modellieren und vorherzusagen, um eine langfristige Planung und eine bessere Nutzung des Wasserpotenzials in den Ebenen zu ermöglichen. Der Grundwasserspiegel wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, unter anderem von den Witterungsbedingungen (Temperatur,…mehr

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Produktbeschreibung
Aufgrund des Rückgangs der Niederschläge und der Dürre in den letzten zehn Jahren und als Folge des Wassermangels in weiten Teilen des Landes ist die Grundwasserbewirtschaftung sehr wichtig und sensibel. Für eine korrekte Bewirtschaftung ist es notwendig, die Schwankungen des Grundwasserspiegels in den Ebenen zu ermitteln, zu modellieren und vorherzusagen, um eine langfristige Planung und eine bessere Nutzung des Wasserpotenzials in den Ebenen zu ermöglichen. Der Grundwasserspiegel wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, unter anderem von den Witterungsbedingungen (Temperatur, Niederschlag, Verdunstung), der Menge des Abflusses und der Zufuhr aus dem Grundwasserspiegel usw., was die Analyse dieses Phänomens erschwert. Bildung Physikalisch-konzeptionelle Modelle, Regression und Zeitreihen sind die gängigsten Methoden zur Analyse der Schwankungen des Grundwasserspiegels (Ganglinie).
Autorenporträt
Dr. Shahide Dehghan, Ph.D., Abteilung für Geographie, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran. Technische Fähigkeiten sind Klimatologie, statistische Analyse, Geographie, Geo-Naturgefahren, Geomorphologie, Faktorenanalyse, Datenanalyse, Klimawandel, Atmosphäre, globale Erwärmung, Klimawissenschaften, Versicherungsinvestitionen, Wasserressourcen.