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Evaluating the Robustness of PCMCI+ for Causal Discovery of Flood Drivers

Miersch, Peter und Günther, Wiebke und Runge, Jakob und Zscheischler, Jakob (2025) Evaluating the Robustness of PCMCI+ for Causal Discovery of Flood Drivers. Artificial Intelligence for the Earth Systems, 4 (4), e240114. American Meteorological Society. doi: 10.1175/AIES-D-24-0114.1. ISSN 2769-7525.

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Offizielle URL: https://journals.ametsoc.org/view/journals/aies/4/4/AIES-D-24-0114.1.xml


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/220097/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Zusätzliche Informationen:Extreme events; Statistical techniques; Time series; Flood events; Machine learning
Titel:Evaluating the Robustness of PCMCI+ for Causal Discovery of Flood Drivers
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Miersch, PeterNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Günther, Wiebkewiebke.guenther (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Runge, JakobJakob.Runge (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zscheischler, JakobNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2025
Erschienen in:Artificial Intelligence for the Earth Systems
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
Band:4
DOI:10.1175/AIES-D-24-0114.1
Seitenbereich:e240114
Verlag:American Meteorological Society
ISSN:2769-7525
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Extreme events; Statistical techniques; Time series; Flood events; Machine learning
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz
Hinterlegt von: Gerhardus, Andreas
Hinterlegt am:05 Dez 2025 14:24
Letzte Änderung:05 Dez 2025 14:24

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