Resolving Temporal Variations in Data-Driven Flow Models Constructed by Motion Tomography**The research work is supported by ONR grants N00014-10-10712 (YIP) and N00014-14-1-0635; and NSF grants OCE-1032285, IIS-1319874, and CMMI-1436284.

Author:

Chang Dongsik,Zhang Fumin

Publisher

Elsevier BV

Subject

Control and Systems Engineering

Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Temporal Prediction of Groundwater Levels: A Gap in Generalization;Impacts of Urbanization on Hydrological Systems in India;2023

2. A data assimilation framework for data-driven flow models enabled by motion tomography;International Journal of Intelligent Robotics and Applications;2019-06

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