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文献
J-GLOBAL ID：202102236119567832
整理番号：21A3308170
物理的関係の学習における深層学習モデルの能力:LSTMによる降雨-流出モデリングの事例【JST・京大機械翻訳】
Capabilities of deep learning models on learning physical relationships: Case of rainfall-runoff modeling with LSTM
Yokoo Kazuki
(Graduated School of Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
,
Ishida Kei
(International Research Organization for Advanced Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
,
Ishida Kei
(Center for Water Cycle, Marine Environment, and Disaster Management, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
,
Ercan Ali
(Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Davis, One Shields Avenue, Davis, CA 95616, USA.)
,
Tu Tongbi
(School of Civil Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China)
,
Nagasato Takeyoshi
(Graduated School of Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
,
Kiyama Masato
(Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
,
Amagasaki Motoki
(Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University, 2-39-1 Kurokami, Kumamoto 860-8555, Japan)
資料名：
Science of the Total Environment
(Science of the Total Environment)
巻： 802 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0501B ISSN： 0048-9697 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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