- -

Pattern Recognition in a Bimodal Aquifer Using the Normal-Score Ensemble Kalman Filter

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

Pattern Recognition in a Bimodal Aquifer Using the Normal-Score Ensemble Kalman Filter

Mostrar el registro completo del ítem

Zhou, H.; Li, L.; Hendricks Franssen, H.; Gómez-Hernández, JJ. (2012). Pattern Recognition in a Bimodal Aquifer Using the Normal-Score Ensemble Kalman Filter. Mathematical Geosciences. 44(2):169-185. doi:10.1007/s11004-011-9372-3.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/46456

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Pattern Recognition in a Bimodal Aquifer Using the Normal-Score Ensemble Kalman Filter
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Fecha difusión:
Resumen:
The ensemble Kalman filter (EnKF) is now widely used in diverse disciplines to estimate model parameters and update model states by integrating observed data. The EnKF is known to perform optimally only for multi-Gaussian ...[+]
Palabras clave: Groundwater modeling , Hard data , Large heterogeneity , Non-multi-Gaussian , Parameter identification , Uncertainty , Aquifers , Hydraulic conductivity , Hydrogeology , Identification (control systems) , Kalman filters , Pattern recognition
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Mathematical Geosciences. (issn: 1874-8961 )
DOI: 10.1007/s11004-011-9372-3
Editorial:
Springer Verlag (Germany)
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1007/s11004-011-9372-3
Patrocinador:
Spanish Ministry of Science and Innovation [CGL2011-23295]
China Scholarship Council (CSC) [[2007]3020]
Tipo: Artículo

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem