Prediction of non-stationary daily streamflow series based on ensemble learning: a case study of the Wei River Basin, China DOI
Wei Ma, Xiao Zhang, Jiancang Xie

и другие.

Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Год журнала: 2024, Номер unknown

Опубликована: Дек. 18, 2024

Язык: Английский

Multi-stage optimization framework for synergetic grey-green infrastructure in response to long-term climate variability based on shared socio-economic pathways DOI
Shiqi Zhou,

Haifeng Diao,

Jiahui Wang

и другие.

Water Research, Год журнала: 2025, Номер 274, С. 123091 - 123091

Опубликована: Янв. 6, 2025

Язык: Английский

Процитировано

14
A novel agricultural drought index based on multi-source remote sensing data and interpretable machine learning DOI Creative Commons
Hao Chen, Yang Ni, Xuanhua Song

и другие.

Agricultural Water Management, Год журнала: 2025, Номер 308, С. 109303 - 109303

Опубликована: Янв. 16, 2025

Язык: Английский

Процитировано

3
A multiscale physically-based approach to urban flood risk assessment using ABM and multi-source remote sensing data DOI
Xinyi Shu,

Chenlei Ye,

Zongxue Xu

и другие.

International Journal of Disaster Risk Reduction, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 105332 - 105332

Опубликована: Фев. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

3
Synergistic assessment of multi-scenario urban waterlogging through data-driven decoupling analysis in high-density urban areas: A case study in Shenzhen, China DOI
Shiqi Zhou,

Weiyi Jia,

Mo Wang

и другие.

Journal of Environmental Management, Год журнала: 2024, Номер 369, С. 122330 - 122330

Опубликована: Сен. 3, 2024

Язык: Английский

Процитировано

11
Optimizing nature-based solutions for urban flood risk mitigation: A multi-objective genetic algorithm approach in Gdańsk, Poland DOI Creative Commons
Anahita Azadgar, Artur Gańcza, Sina Razzaghi Asl

и другие.

The Science of The Total Environment, Год журнала: 2025, Номер 963, С. 178303 - 178303

Опубликована: Янв. 20, 2025

Язык: Английский

Процитировано

2
Machine learning modeling using XGBoost and LightGBM for predicting the minimum ignition temperature of rice husk dust based on the synergistic effect of dispersion pressure and crushed brown rice DOI
Jinglin Zhang, Gang Li, Zhenguo Du

и другие.

Powder Technology, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 120682 - 120682

Опубликована: Янв. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

2
Heat and mobility: Machine learning perspectives on bike-sharing resilience in Shanghai DOI

Zeyin Chen,

Renlu Qiao, Siying Li

и другие.

Transportation Research Part D Transport and Environment, Год журнала: 2025, Номер 142, С. 104692 - 104692

Опубликована: Март 10, 2025

Язык: Английский

Процитировано

1
Investigating the influence of nonlinear spatial heterogeneity in urban flooding factors using geographic explainable artificial intelligence DOI
Entong Ke, Juchao Zhao, Yaolong Zhao

и другие.

Journal of Hydrology, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 132398 - 132398

Опубликована: Ноя. 1, 2024

Язык: Английский

Процитировано

5
The effectiveness analysis of traditional and new landscape indexes in indicating flood risk of watersheds from the perspective of source-sink landscapes: A case study of Changsha, China DOI Creative Commons

Lingxuan Zhang,

Sheng Jiao, Jie Lü

и другие.

Ecological Indicators, Год журнала: 2025, Номер 170, С. 113109 - 113109

Опубликована: Янв. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
Analysis of Flooding Under Extreme Conditions with Factors Interactions Using Hybrid Machine Learning DOI
Yanfen Geng, Xinyu Hu,

Xiao Huang

и другие.

Water Resources Management, Год журнала: 2025, Номер unknown

Опубликована: Янв. 16, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0