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BfG – FuE Projekt-Suche – Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001223.html

Das Projekt MALPROG untersucht die Übertragbarkeit von Methoden des Maschinellen Lernen (ML) auf gewässerkundliche Fragestellungen und fokussiert die Entwicklung praxistauglicher Werkzeuge / Dienste für die Anforderungen von BfG und WSV. Als Demonstratoren dienen die verkehrsbezogene Abfluss- und Wasserstandsvorhersage der BfG, Klassifikation von Fernerkundungsdaten für die Erkennung von Vegetationseinheiten, Öl und Makroplastik sowie die Qualitätskontrolle von Messdaten des Lysimeters der BfG. MALPROG soll als Multiplikator dienen, um den Einsatz von ML-Methoden in der BfG zu forcieren und – wo sinnvoll – zu etablieren.
Quelle: BfG Themenschwerpunkt Verkehr und Infrastruktur Projekttyp BMV_FuE Laufzeit

BfG – FuE Projekt-Suche – EX-TF2.5 Minderungsmöglichkeiten von Lärmemissionen für

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39610104045.html

Für die Untersuchung verkehrsträgerübergreifender Lärmminderungsmaßnahmen wird die Berechnung von Lärmemissionen durch Binnenschiffe neu aufgestellt. Schallleistungspegel verschiedener Schiffsklassen in Abhängigkeit verschiedener Parameter dienen als Berechnungsgrundlage für die Gesamt-Schallemission eines Wasserstraßenabschnitts. Um stetig Neuerungen im Schiffsbau und in der Motorentechnologie abbilden zu können, wurde eine automatisierte Messeinrichtung zur Erfassung von Schiffsschall entwickelt, mit welcher Messkampagnen an verschiedenen Standorten des Bundeswasserstraßennetzes durchgeführt werden, um eine aktuelle, umfassende Datengrundlage sowohl fahrender als auch manövrierender Binnenschiffe zu erhalten.
Duschl / BfG Themenschwerpunkt Verkehr und Infrastruktur Projekttyp BMV_FuE_Forschungsnetzwerk

BfG – FuE Projekt-Suche – Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001223.html?nn=90632

Das Projekt MALPROG untersucht die Übertragbarkeit von Methoden des Maschinellen Lernen (ML) auf gewässerkundliche Fragestellungen und fokussiert die Entwicklung praxistauglicher Werkzeuge / Dienste für die Anforderungen von BfG und WSV. Als Demonstratoren dienen die verkehrsbezogene Abfluss- und Wasserstandsvorhersage der BfG, Klassifikation von Fernerkundungsdaten für die Erkennung von Vegetationseinheiten, Öl und Makroplastik sowie die Qualitätskontrolle von Messdaten des Lysimeters der BfG. MALPROG soll als Multiplikator dienen, um den Einsatz von ML-Methoden in der BfG zu forcieren und – wo sinnvoll – zu etablieren.
Quelle: BfG Themenschwerpunkt Verkehr und Infrastruktur Projekttyp BMV_FuE Laufzeit

BfG – FuE Projekt-Suche – 2D-Modellierung zwischen Tangermünde und Geesthacht zur

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39610204054.html

Hochwasser sind Naturereignisse, deren Auftreten nicht verhindert werden kann. Allerdings lassen sich ihre nachteiligen Folgen durch ein koordiniertes Vorgehen im Hochwasserschutz abmildern. Mithilfe des 2D-Modells der Elbe von Tangermünde bis Geesthacht wurden die Auswirkungen zukünftiger Schutzmaßnahmen länderübergreifend untersucht.
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