TU Berlin

Wasserwirtschaft und HydrosystemmodellierungPublikationen

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Brinkmann,P.J., Heinl,M., HollÄNder,R. & Reich,G. (1987). Retrospective Simulation of Groundwater Flow and Transport in the Nubian Aquifer System..





Liniger, HP., Mekdaschi Studer, R., Moll, P., Zander, U. (2017). Making sense of research for sustainable land management..


Zounemat-Kermani,M., Matta,E. & Hinkelmann,R. (2020). Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen im Wasserbau. Selbstverlag der Technischen Universität Dresden.


Ma, Y. and Matta, E. and Meißner, D. and Schellenberg, H. and Hinkelmann, R. (2019). Can machine learning improve the accuracy of water level forecasts for inland navigation? Case study: Rhine River Basin, Germany. 38th IAHR World Congress Panama City 2019, Water - Connecting the world, 1979-1989.


Thorweihe,U., Brinkmann,P.J., Heinl,M. & Sonntag,C. (1990). Hydrological and Hydrogeological Investigations in the Dafur Area, Western Sudan..


Matta, E. and Ma, Y. and Meißner, D. and Schellenberg, H. and Hinkelmann, R. (2019). Artificial neural networks to forecast water levels for inland navigation in the Rhine River, Germany.


Thorweihe,U. & Heinl,M. (1998). Groundwater Resources of the Nubian Aquifer System..


Matta,E., Ma,Y., Meißner,D., Richter,J., Schellenberg,H., Schmid,A. & Hinkelmann,R. (2019). Kann Machine Learning die operationelle Wasserstandsvorhersage für die Binnenschifffahrt verbessern?.




Wieprecht,S., Franke,J. & Schankat,M. (2005). Bemessungswasserstände für das Glatt- und das Lauterwehr..


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