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A Hybrid Multi-Model Approach for Hydrological Ensemble Forecasting: The Added Value of Deep Learning Models

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Type de ressource

Prépublication

Auteurs/contributeurs

• Armstrong, William (Auteur)
• Arsenault, Richard (Auteur)
• Martel, Jean-Luc (Auteur)
• Troin, Magali (Auteur)
• Dion, Patrice (Auteur)
• Sabzipour, Behmard (Auteur)
• Brissette, François (Auteur)
• Mai, Juliane (Auteur)

Titre

A Hybrid Multi-Model Approach for Hydrological Ensemble Forecasting: The Added Value of Deep Learning Models

Date

2024

DOI

10.2139/ssrn.4737841

URL

https://www.ssrn.com/abstract=4737841

Consulté le

2024-06-02 23 h 12

Titre abrégé

A Hybrid Multi-Model Approach for Hydrological Ensemble Forecasting

Catalogue de bibl.

SSRN

Référence

Armstrong, W., Arsenault, R., Martel, J.-L., Troin, M., Dion, P., Sabzipour, B., Brissette, F., & Mai, J. (2024). A Hybrid Multi-Model Approach for Hydrological Ensemble Forecasting: The Added Value of Deep Learning Models. https://doi.org/10.2139/ssrn.4737841

Lien vers cette notice

https://bibliographies.uqam.ca/riisq/bibliographie/33W5ZW8F