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A comparative analysis of artificial neural networks and wavelet hybrid approaches to long-term toxic heavy metal prediction

Li, Peifeng ; Hua, Pei ; Gui, Dongwei ; Niu, Jie ; Pei, Peng ; Zhang, Jin ; Krebs, Peter

Scientific Reports, 2020, Vol.10 [Periódico revisado por pares]

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Long short-term memory (LSTM) recurrent neural network for low-flow hydrological time series forecasting

Sahoo, Bibhuti ; Jha, Ramakar ; Singh, Anshuman ; Kumar, Deepak

Acta Geophysica, 2019, Vol.67(5), pp.1471-1481 [Periódico revisado por pares]

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Potential impacts of climate change on groundwater level through hybrid soft-computing methods: a case study—Shabestar Plain, Iran

Jeihouni, Esmaeil ; Mohammadi, Mirali ; Eslamian, Saeid ; Zareian, Mohammad

Environmental Monitoring and Assessment, 2019, Vol.191(10), pp.1-16 [Periódico revisado por pares]

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A comparative study of models for short-term streamflow forecasting with emphasis on wavelet-based approach

Sun, Yuqing ; Niu, Jun ; Sivakumar, Bellie

Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2019, Vol.33(10), pp.1875-1891 [Periódico revisado por pares]

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A Dynamic Flow Forecast Model for Urban Drainage Using the Coupled Artificial Neural Network

She, Lin ; You, Xue-yi

Water Resources Management, 2019, Vol.33(9), pp.3143-3153 [Periódico revisado por pares]

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Forecasting salinity time series using RF and ELM approaches coupled with decomposition techniques

Hu, Jiayu ; Liu, Bingjun ; Peng, Sihan

Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2019, Vol.33(4), pp.1117-1135 [Periódico revisado por pares]

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Ten-year prediction of groundwater level in Karaj plain (Iran) using MODFLOW2005-NWT in MATLAB

Yousefi, Hossein ; Zahedi, Sina ; Niksokhan, Mohammad ; Momeni, Marzieh

Environmental Earth Sciences, 2019, Vol.78(12), pp.1-14 [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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Forecasting groundwater levels using nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
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Forecasting groundwater levels using nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX)

Wunsch, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Journal of Hydrology, 12/2018, Vol.567, C, pp.743-758 [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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