Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Relatório |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/253843 |
id |
UFRGS-2_f788a539683bb39dd3492f7dc22389d7 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/253843 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Fontana, Rafael BarbedoSorribas, Mino VianaCollischonn, WalterPaiva, Rodrigo Cauduro Dias deAgência Nacional de Águas (Brasil)Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Pesquisas Hidráulicas2023-01-18T05:02:46Z2021http://hdl.handle.net/10183/253843001157409application/pdfporUFRGS/IPH,Vazões : SimulaçãoRegionalização de vazõesDados escassosAprendizado de máquinaCooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learningEstimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001157409.pdf.txt001157409.pdf.txtExtracted Texttext/plain20593http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253843/2/001157409.pdf.txtaf085c9036da3d4560224ff1aac6b272MD52ORIGINAL001157409.pdfTexto completoapplication/pdf927798http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253843/1/001157409.pdf27ee52a2da05949dacdab322aedebb93MD5110183/2538432024-04-20 06:34:42.485612oai:www.lume.ufrgs.br:10183/253843Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2024-04-20T09:34:42Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
Estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
title |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
spellingShingle |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning Fontana, Rafael Barbedo Vazões : Simulação Regionalização de vazões Dados escassos Aprendizado de máquina |
title_short |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
title_full |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
title_fullStr |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
title_full_unstemmed |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
title_sort |
Cooperação em tecnologias para análises hidrológicas em escala nacional : sub-projeto - regionalização de vazões via modelagem hidrológica : estimativa de vazão em locais sem dados usando machine learning |
author |
Fontana, Rafael Barbedo |
author_facet |
Fontana, Rafael Barbedo Sorribas, Mino Viana Collischonn, Walter Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de |
author_role |
author |
author2 |
Sorribas, Mino Viana Collischonn, Walter Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv |
Agência Nacional de Águas (Brasil) Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Pesquisas Hidráulicas |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Fontana, Rafael Barbedo Sorribas, Mino Viana Collischonn, Walter Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Vazões : Simulação Regionalização de vazões Dados escassos Aprendizado de máquina |
topic |
Vazões : Simulação Regionalização de vazões Dados escassos Aprendizado de máquina |
publishDate |
2021 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2021 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2023-01-18T05:02:46Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
format |
report |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/253843 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001157409 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/253843 |
identifier_str_mv |
001157409 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
UFRGS/IPH, |
publisher.none.fl_str_mv |
UFRGS/IPH, |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253843/2/001157409.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253843/1/001157409.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
af085c9036da3d4560224ff1aac6b272 27ee52a2da05949dacdab322aedebb93 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1815447328944816128 |