Search
Now showing items 1-4 of 4
Predicting land use change with data-driven models / Predviđanje promena u korišćenju zemljišta primenom modela vođenih podacima (DATA-DRIVEN MODELS)
(Универзитет у Београду, Грађевински факултет, 2014)
One of the main tasks of data-driven modelling methods is to induce arepresentative model of underlying spatial - temporal processes using past dataand data mining and machine learning approach. As relatively new methods,known ...
Upravljanje rizicima pri izgradnji kapitalnih infrastrukturnih objekata u cilju poboljšanja njihove održivosti / Risk management during planning and construction of large infrastructure projects for improving their sustainability
(Универзитет у Београду, Грађевински факултет, 2015)
Investicioni projekat u građevinarstvu se definiše kao kompleksan tehničko-tehnološki,organizacioni, pravni, ekonomski i finansijski poduhvat koji se sastoji od skupakoordinisanih i kontrolisanih aktivnosti sa jasno ...
Spatio-temporal interpolation of climate elements using geostatistics and machine learning
(Универзитет у Београду, Грађевински факултет, 09-04-2021)
High resolution daily maps for climate elements are a valuable source of information and serve as aninput for climatology, meteorology, agriculture, hydrology, ecology, and many other research areasand disciplines. ...
Kartiranje šumske vegetacije na osnovu podataka satelitskog osmatranja Zemlje korišćenjem tehnika mašinskog učenja / Mapping Forest Vegetation from Satellite Earth Observation Data Using Machine Learning Techniques
(2022)
Potrebe za kvalitetnim podacima kvantitativnih i kvalitativnih karakteristika šuma se povećavaju kako je pritisak na ovaj prirodni resurs sve veći. Podaci satelitskog osmatranja Zemlje su se pokazali kao pogodna alternativa ...