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An Integration of Statistics Temporal Methods to Track the Effect of Drought in a Shallow Mediterranean Lake

Myronidis, Dimitrios ; Stathis, Dimitrios ; Ioannou, Konstantinos ; Fotakis, Dimitrios

Water Resources Management, 2012, Vol.26(15), pp.4587-4605 [Periódico revisado por pares]

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Assessment of data-driven modeling strategies for water delivery canals

Tavares, Isaías ; Borges, José ; Mendes, Mário ; Botto, Miguel

Neural Computing and Applications, 2013, Vol.23(3), pp.625-633 [Periódico revisado por pares]

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Application of dynamic data driven application system in environmental science.(Report)

Song, Jingwei ; Xiang, Bo ; Wang, Xinyuan ; Wu, Li ; Chang, Chun

Environmental Reviews, 2014, Vol.23(3), p.287(11) [Periódico revisado por pares]

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Signal Processing Techniques for Vibration-Based Health Monitoring of Smart Structures

Amezquita-Sanchez, Juan ; Adeli, Hojjat

Archives of Computational Methods in Engineering, 2016, Vol.23(1), pp.1-15 [Periódico revisado por pares]

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The Use of NARX Neural Networks to Forecast Daily Groundwater Levels.(Report)

Guzman, Sandra M. ; Paz, Joel O. ; Tagert, Mary Love M.

Water Resources Management, 2017, Vol.31(5), p.1591(13) [Periódico revisado por pares]

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Multi-step water quality forecasting using a boosting ensemble multi-wavelet extreme learning machine model

Barzegar, Rahim ; Asghari Moghaddam, Asghar ; Adamowski, Jan ; Ozga-Zielinski, Bogdan

Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2018, Vol.32(3), pp.799-813 [Periódico revisado por pares]

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Analysing the accuracy of machine learning techniques to develop an integrated influent time series model: case study of a sewage treatment plant, Malaysia

Ansari, Mozafar ; Othman, Faridah ; Abunama, Taher ; El-Shafie, Ahmed

Environmental Science and Pollution Research, 2018, Vol.25(12), pp.12139-12149 [Periódico revisado por pares]

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Short-term prediction of groundwater level using improved random forest regression with a combination of random features

Wang, Xuanhui ; Liu, Tailian ; Zheng, Xilai ; Peng, Hui ; Xin, Jia ; Zhang, Bo

Applied Water Science, 2018, Vol.8(5), pp.1-12 [Periódico revisado por pares]

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Forecasting groundwater levels using nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX).(Report)

Wunsch, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Journal of Hydrology, 2018, Vol.567, p.743 [Periódico revisado por pares]

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New Hydrology Findings from Karlsruhe Institute of Technology Described [Forecasting groundwater levels using nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX)].(Report)

Science Letter, Feb 1, 2019, p.661

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