Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
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Detecting High Risk Zones Using a Spatial Clustering of Pipe Breaks
Detecting High Risk Zones Using a Spatial Clustering of Pipe Breaks
Detecting High Risk Zones Using a Spatial Clustering of Pipe Breaks
Chen, Thomas Ying-Jeh (Autor:in) / Zhao, Chongyang Kate (Autor:in) / Daly, Craig Michael (Autor:in)
Pipelines Conference ; 2019 ; Nashville, Tenn.
2019
Aufsatz (Konferenz)
Englisch
Detecting breaks in prestressing pipe wire
| Wiley | 2000
Predicting water pipe breaks using neural network
| British Library Conference Proceedings | 2005
Predicting water pipe breaks using neural network
| Online Contents | 2005
Determining high-risk zones by using spatial point process methodology
| UB Braunschweig | 2013