Forecasting weekly reference evapotranspiration using Auto Encoder Decoder Bidirectional LSTM model hybridized with a Boruta-CatBoost input optimizer
•A novel deep learning-based machine learning model is proposed for weekly evapotranspiration forecasting.•A new feature selection algorithm (Boruta-CatBoost) is applied to determine effective lags for time series forecasting.•Three different climatic conditions within Iranian region are investigate...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Computers and electronics in agriculture Ročník 198; s. 107121 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Elsevier B.V
01.07.2022
|
| Témata: | |
| ISSN: | 0168-1699 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!