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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Computers and electronics in agriculture Ročník 198; s. 107121
Hlavní autoři: Karbasi, Masoud, Jamei, Mehdi, Ali, Mumtaz, Malik, Anurag, Yaseen, Zaher Mundher
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!
Nejprve se musíte přihlásit.