This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n21http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n8http://localhost/temp/predkladatel/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n9https://schema.org/
shttp://schema.org/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n20http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F44555601%3A13520%2F03%3A00002053%21RIV%2F2004%2FMSM%2F135204%2FN/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F44555601%3A13520%2F03%3A00002053%21RIV%2F2004%2FMSM%2F135204%2FN
rdf:type
skos:Concept n16:Vysledek
dcterms:description
Aplikace spočívá v kalibraci umělých neuronových sítí na modelování srážko-odtokových vztahů v povodí Ploučnice. Bylo vytvořeno několik vícevrstvých perceptronových sítí, které jsou učeny metodou zpětného šíření s momentovým členem. Sítě jsou schopny předpovědi hodnot průtoku a srážek v den či dva předchozí dny. Diskutuje se vliv velikosti sítě na kvalitu předpovědi. An Application means calibration of Artificial neural networks to Rainfall-runoff modelling in the Ploučnice catchment's. There were created few multilayer perceptron networks, which are learned with the Back propagation method with Momentum term. Networks are capable of prediction runoff and rainfall one or two days in future. There is discussion about network size influence to forecast quality.
dcterms:title
Comparison of quantitative and qualitative water features by artificial neural networks Srovnání kvantitativních a kvalitativních vlastností vody pomocí metody neuronových sítí Srovnání kvantitativních a kvalitativních vlastností vody pomocí metody neuronových sítí
skos:prefLabel
Srovnání kvantitativních a kvalitativních vlastností vody pomocí metody neuronových sítí Comparison of quantitative and qualitative water features by artificial neural networks Srovnání kvantitativních a kvalitativních vlastností vody pomocí metody neuronových sítí
skos:notation
RIV/44555601:13520/03:00002053!RIV/2004/MSM/135204/N
n4:strany
131-136
n4:aktivita
n10:Z
n4:aktivity
Z(MSM 135200001)
n4:dodaniDat
n11:2004
n4:domaciTvurceVysledku
n15:2093103
n4:druhVysledku
n17:D
n4:duvernostUdaju
n7:S
n4:entitaPredkladatele
n20:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
628374
n4:idVysledku
RIV/44555601:13520/03:00002053
n4:jazykVysledku
n6:cze
n4:klicovaSlova
Rainfall-runoff models, Artificial neural networks, Flooding management
n4:klicoveSlovo
n5:Rainfall-runoff%20models n5:Artificial%20neural%20networks n5:Flooding%20management
n4:kontrolniKodProRIV
[3829F5BDE9D3]
n4:mistoKonaniAkce
Praha
n4:mistoVydani
Praha
n4:nazevZdroje
Sborník příspěvků z workschopu Extrémní hydrologické jevy v povodích
n4:obor
n18:DA
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n4:pocetTvurcuVysledku
2
n4:pocetUcastnikuAkce
0
n4:pocetZahranicnichUcastnikuAkce
0
n4:rokUplatneniVysledku
n11:2003
n4:tvurceVysledku
Neruda, Martin Neruda, Roman
n4:typAkce
n14:CST
n4:zahajeniAkce
2002-11-12+01:00
n4:zamer
n13:MSM%20135200001
s:numberOfPages
6
n21:hasPublisher
České vysoké učení technické v Praze
n9:isbn
80-01-02686-8
n8:organizacniJednotka
13520