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Real-Time Detection of Sanitary Sewer Overflows Using Neural Networks and Time Series Analysis

Autor(en): (Engineer, CH2M-Hill, 2485 Natomas Park Dr., Suite 600, Sacramento, CA 95833; formerly, Graduate Research Assistant, Dept. of Civil Engineering and Engineering Mechanics, The Univ. of Arizona, Tucson, AZ 85721-0072.)
(Engineer, CH2M-Hill, 2485 Natomas Park Dr., Suite 600, Sacramento, CA 95833; formerly, Graduate Research Assistant, Dept. of Civil Engineering and Engineering Mechanics, The Univ. of Arizona, Tucson, AZ 85721-0072.)
(Engineer, CH2M-Hill, 2485 Natomas Park Dr., Suite 600, Sacramento, CA 95833; formerly, Graduate Research Assistant, Dept. of Civil Engineering and Engineering Mechanics, The Univ. of Arizona, Tucson, AZ 85721-0072.)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Journal of Environmental Engineering (ASCE), , n. 4, v. 133
Seite(n): 353-363
DOI: 10.1061/(asce)0733-9372(2007)133:4(353)
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10584442
  • Veröffentlicht am:
    08.03.2021
  • Geändert am:
    08.03.2021
 
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