- Titre
- Impact of training dataset size and its hydrometeorological typology on LSTM performance for Rainfall-Runoff modeling : A case study of the Severn River (UK)
- Créateurs - sans rôle
- Nadia Skifa - Université de Montpellier, Hydrosciences Montpellier - HSMFadil Boodoo - Université de Montpellier, Hydrosciences Montpellier - HSMCarole Delenne - Institut Universitaire des Systèmes Thermiques IndustrielsRenaud Hostache - UMR Espace-DevMorgan Abily - Polytech Nice Sophia
- Colloque
- SimHydro 2023: New modelling paradigms for water issues? (Chatou/Paris, France, 08/11/2023–10/11/2023)
- Identifiants
- 99192205709311
- Unité académique
- Observation Spatiale, Modèles et Science Impliquée - ESPACE DEV; Hydrosciences Montpellier - HSM; Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck - IMAG
- Langue
- Anglais
- Type de ressource
- Acte de colloque
- Champs locaux
- hal-05506931
Acte de colloque
Impact of training dataset size and its hydrometeorological typology on LSTM performance for Rainfall-Runoff modeling : A case study of the Severn River (UK)
SimHydro 2023: New modelling paradigms for water issues? (Chatou/Paris, France, 08/11/2023–10/11/2023)
Indicateurs
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