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Comparison of fuzzy inference systems for streamflow prediction
Comparison of fuzzy inference systems for streamflow prediction
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Comparison of fuzzy inference systems for streamflow prediction

OZGER, Mehmet

Hydrological sciences journal, 2009-04, Vol.54 (2), p.261-273 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis Group

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2
Spatial interpolation using nonlinear mathematical programming models for estimation of missing precipitation records
Spatial interpolation using nonlinear mathematical programming models for estimation of missing precipitation records
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Spatial interpolation using nonlinear mathematical programming models for estimation of missing precipitation records

Teegavarapu, Ramesh S.V

Hydrological sciences journal, 2012-04, Vol.57 (3), p.383-406 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis

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Estimation of unconfined aquifer parameters by genetic algorithms
Estimation of unconfined aquifer parameters by genetic algorithms
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Estimation of unconfined aquifer parameters by genetic algorithms

Rajesh, M. ; Kashyap, D. ; Hari Prasad, K. S.

Hydrological sciences journal, 2010-04, Vol.55 (3), p.403-413 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis

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4
entropy approach for the optimization of cross-section spacing for river modelling
entropy approach for the optimization of cross-section spacing for river modelling
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entropy approach for the optimization of cross-section spacing for river modelling

Ridolfi, Elena ; Alfonso, Leonardo ; Di Baldassarre, Giuliano ; Dottori, Francesco ; Russo, Fabio ; Napolitano, Francesco

Hydrological sciences journal, 2014-01, Vol.59 (1), p.126-137 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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5
Reservoir operation using El Niño forecasts—case study of Daule Peripa and Baba, Ecuador
Reservoir operation using El Niño forecasts—case study of Daule Peripa and Baba, Ecuador
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Reservoir operation using El Niño forecasts—case study of Daule Peripa and Baba, Ecuador

Gelati, E ; Madsen, H ; Rosbjerg, D

Hydrological sciences journal, 2014-08, Vol.59 (8), p.1559-1581 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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6
A multifiber beam model coupling torsional warping and damage for reinforced concrete structures
A multifiber beam model coupling torsional warping and damage for reinforced concrete structures
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A multifiber beam model coupling torsional warping and damage for reinforced concrete structures

Capdevielle, Sophie ; Grange, Stéphane ; Dufour, Frédéric ; Desprez, Cédric

European journal of environmental and civil engineering, 2016-09, Vol.20 (8), p.914-935 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis

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7
Estimation of water cloud model vegetation parameters using a genetic algorithm
Estimation of water cloud model vegetation parameters using a genetic algorithm
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Estimation of water cloud model vegetation parameters using a genetic algorithm

Kumar, Kamal ; Hari Prasad, K.S ; Arora, M.K

Hydrological sciences journal, 2012-05, Vol.57 (4), p.776-789 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis

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8
Multi-objective optimization for free-phase LNAPL recovery using evolutionary computation algorithms
Multi-objective optimization for free-phase LNAPL recovery using evolutionary computation algorithms
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Multi-objective optimization for free-phase LNAPL recovery using evolutionary computation algorithms

Dokou, Zoi ; Karatzas, George P

Hydrological sciences journal, 2013-04, Vol.58 (3), p.671-685 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis

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9
Development of operating rules for a complex multi-reservoir system by coupling genetic algorithms and network optimization
Development of operating rules for a complex multi-reservoir system by coupling genetic algorithms and network optimization
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Development of operating rules for a complex multi-reservoir system by coupling genetic algorithms and network optimization

Lerma, N. ; Paredes-Arquiola, J. ; Andreu, J. ; Solera, A.

Hydrological sciences journal, 2013-05, Vol.58 (4), p.797-812 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis

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10
Optimal design of artificial neural networks by a multi-objective strategy: groundwater level predictions
Optimal design of artificial neural networks by a multi-objective strategy: groundwater level predictions
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Optimal design of artificial neural networks by a multi-objective strategy: groundwater level predictions

GIUSTOLISI, ORAZIO ; SIMEONE, VINCENZO

Hydrological sciences journal, 2006-06, Vol.51 (3), p.502-523 [Periódico revisado por pares]

Wallingford: Taylor & Francis Group

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