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A PCA spatial pattern based artificial neural network downscaling model for urban flood hazard assessment

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Type de ressource
Article de revue
Auteurs/contributeurs
  • Carreau, J. (Auteur)
  • Guinot, V. (Auteur)
Titre
A PCA spatial pattern based artificial neural network downscaling model for urban flood hazard assessment
Publication
Advances in Water Resources
Volume
147
Pages
103821
Date
01/2021
Langue
en
DOI
10.1016/j.advwatres.2020.103821
ISSN
0309-1708
URL
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0309170820307107
Consulté le
2025-07-13 18 h 41
Catalogue de bibl.
Crossref
Autorisations
https://www.elsevier.com/tdm/userlicense/1.0/
Extra
Publisher: Elsevier BV
Référence
Carreau, J., & Guinot, V. (2021). A PCA spatial pattern based artificial neural network downscaling model for urban flood hazard assessment. Advances in Water Resources, 147, 103821. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2020.103821
Axes du RIISQ
  • 1 - aléas, vulnérabilités et exposition
  • 2 - enjeux de gestion et de gouvernance
  • 3 - aspects biopsychosociaux
  • 5 - aide à la décision, à l’adaptation et à la résilience
Enjeux majeurs
  • Inégalités et événements extrêmes
  • Prévision, projection et modélisation
  • Risques systémiques
Lieux
  • Canada
  • États-Unis
Secteurs et disciplines
  • Nature et Technologie
  • Société et Culture
Types d'événements extrêmes
  • Évènements liés au froid (neige, glace)
  • Inondations et crues
Types d'inondations
  • Fluviales
Document
  • Carreau et Guinot - 2021 - A PCA spatial pattern based artificial neural netw.pdf
Lien vers cette notice
https://bibliographies.uqam.ca/riisq/bibliographie/A8BF9SWC

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