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100%: Holger Keitel: Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons: Evaluation Methods for Prediction Quality of Concrete Models (ISBN: 9783957730343) 2012, Bauhaus-Universität Mrz 2012, in Deutsch, Taschenbuch.
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65%: Keitel, Holger: Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (ISBN: 9783860684665) 2012, Verlag der Bauhaus-Universität Weimar, in Deutsch.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons: Evaluation Methods for Prediction Quality of Concrete Models
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783957730343 bzw. 3957730341, in Deutsch, Bauhaus-Universität Mrz 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Agrios-Buch [57449362], Bergisch Gladbach, Germany.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783957730343 bzw. 3957730341, in Deutsch, Bauhaus-Universität Mrz 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, sparbuchladen [52968077], Göttingen, NDS, Germany.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783957730343 bzw. 3957730341, in Deutsch, Bauhaus-Universität Mrz 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Rheinberg-Buch [53870650], Bergisch Gladbach, Germany.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783957730343 bzw. 3957730341, in Deutsch, Bauhaus-Universität Mrz 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Buchhandlung - Bides GbR [52676528], Dresden, SA, Germany.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
Neuware - Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes. 390 pp. Deutsch.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783957730343 bzw. 3957730341, in Deutsch, Bauhaus-Universität Mrz 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
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Bewertungsmethoden für die Prognosequalität von Kriechmodellen des Betons (2012)
DE NW
ISBN: 9783860684665 bzw. 3860684663, in Deutsch, Verlag der Bauhaus-Universität Weimar, neu.
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Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Methoden für die Bestimmumg der Prognose qualität von Kriechmodellen des Betons. Die Modellqualität wird anhand der Gesamtunsicherheit der prognostizierten Kriech nachgiebigkeit quantifiziert. Die Unsicherheit wird für die Kriechprognose ohne Versuchsdaten über eine Un sicher heitsanalyse unter Be rücksichtigung korrelierter Eingangsparameter ermittelt. Bei der Verwendung experimenteller Daten des Kriechverhaltens werden die stochastischen Eigen schaften der Modellparameter mittels Bayesian Updating bestimmt. Die Bewer tung erfolgt erneut basierend auf einer Unsicherheitsanalyse sowie alternativ mittels Modellselektion nach Bayes.
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