Open WL Archief (OWA)

Over het archief

Het OWA, het open archief van het Waterbouwkundig Laboratorium heeft tot doel alle vrij toegankelijke onderzoeksresultaten van dit instituut in digitale vorm aan te bieden. Op die manier wil het de zichtbaarheid, verspreiding en gebruik van deze onderzoeksresultaten, alsook de wetenschappelijke communicatie maximaal bevorderen.

Dit archief wordt uitgebouwd en beheerd volgens de principes van de Open Access Movement, en het daaruit ontstane Open Archives Initiative.

Basisinformatie over ‘Open Access to scholarly information'.

[ meld een fout in dit record ]

mandje (1): toevoegen | toon

---

one publication added to basket [36295]

Forecast of storm surge by means of artificial neural network Sztobryn, M. (2003). Forecast of storm surge by means of artificial neural network. J. Sea Res. 49(4): 317-322. https://dx.doi.org/10.1016/s1385-1101(03)00024-8 In: Journal of Sea Research. Elsevier/Netherlands Institute for Sea Research: Amsterdam; Den Burg. ISSN 1385-1101; e-ISSN 1873-1414, meer Ook verschenen in: Ohlson, M.; Omstedt, A.; Turner, D. (Ed.) (2003). Proceedings of the 22nd Conference of the Baltic Oceanographers (CBO), Stockholm, Sweden, 25-29 November 2001. Journal of Sea Research, 49(4). Elsevier: Amsterdam. 227-374 pp., meer

---

Beschikbaar in	Auteur
VLIZ: Non-open access 56710 [ aanvragen ]

---

Trefwoorden

Artificial intelligence Artificial neural networks Artificial neural networks Levels > Water levels > Sea level Methodology Modelling Prediction Surges > Surface water waves > Storm surges ANE, Baltic [Marine Regions] Marien/Kust

Author keywords

sea-level forecast; artifical neural network; Baltic Sea

---

Auteur		Top
Sztobryn, M.

---

Abstract

This study describes the construction and verification of a model of sea level changes during a storm surge, applying artificial neural network (ANN) methodology in hydrological forecasting in a tideless sea where the variation of water level is only wind generated. Some neural networks were tested to create the forecast model. The results of ANN were compared with observed sea-level values, and with the forecasts calculated by different routine methods. The results of verification show that the neural network methodology could be successfully applied in the routine, operational forecast service.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteur

IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.