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Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten

G. Behrens, D. Marten, L. Koch, M. Gaj, in: F. Fuchs-Kittkowski, A. Abecker, F. Hosenfeld, A. Reineke, M. Möller, Springer (Eds.), Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI), Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg , Berlin, 2025.

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Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | Deutsch
Autor*in
Behrens, GritFH Bielefeld ; Marten, Daniel; Koch, Levent; Gaj, Marcel
Herausgeber*in
Fuchs-Kittkowski, Frank; Abecker, Andreas ; Hosenfeld, Friedhelm ; Reineke, Anja; Möller, Matthias
herausgebende Körperschaft
Springer
Erscheinungsjahr
Titel des Konferenzbandes
Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops "Umweltinformationssysteme (UIS 2024)" der Fachgruppe "Umweltinformationssysteme" der Gesellschaft für Informatik (GI)
Konferenz
31. Workshop der Fachgruppe 4.6.4 der Gesellschaft für Informatik
Konferenzort
Uni Bamberg
Konferenzdatum
2024-04-10 – 2024-04-12
FH-PUB-ID

Zitieren

Behrens, Grit ; Marten, Daniel ; Koch, Levent ; Gaj, Marcel: Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten. In: Fuchs-Kittkowski, F. ; Abecker, A. ; Hosenfeld, F. ; Reineke, A. ; Möller, M. ; Springer (Hrsg.): Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops „Umweltinformationssysteme (UIS 2024)“ der Fachgruppe „Umweltinformationssysteme“ der Gesellschaft für Informatik (GI). Berlin : Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg , 2025
Behrens G, Marten D, Koch L, Gaj M. Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten. In: Fuchs-Kittkowski F, Abecker A, Hosenfeld F, Reineke A, Möller M, Springer, eds. Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI). Berlin: Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg ; 2025.
Behrens, G., Marten, D., Koch, L., & Gaj, M. (2025). Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten. In F. Fuchs-Kittkowski, A. Abecker, F. Hosenfeld, A. Reineke, M. Möller, & Springer (Eds.), Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI). Berlin: Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg .
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Behrens, Grit, Daniel Marten, Levent Koch, and Marcel Gaj. “Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten.” In Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI), edited by Frank Fuchs-Kittkowski, Andreas Abecker, Friedhelm Hosenfeld, Anja Reineke, Matthias Möller, and Springer. Berlin: Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg , 2025.
G. Behrens, D. Marten, L. Koch, and M. Gaj, “Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten,” in Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI), Uni Bamberg, 2025.
Behrens, Grit, et al. “Prognose von Pegelständen mit Methoden des Maschinellen Lernens und frei verfügbaren Daten.” Umweltinformationssysteme - Digitalisierung für eine nachhaltige Planetare Zukunft/ Tagungsband des 31. Workshops “Umweltinformationssysteme (UIS 2024)” der Fachgruppe “Umweltinformationssysteme” der Gesellschaft für Informatik (GI), edited by Frank Fuchs-Kittkowski et al., Springer Fachmedien Wiesbaden; Springer Vieweg , 2025.
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