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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Computers and electronics in agriculture Jg. 198; S. 107121
Hauptverfasser: Karbasi, Masoud, Jamei, Mehdi, Ali, Mumtaz, Malik, Anurag, Yaseen, Zaher Mundher
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.07.2022
Schlagworte:
ISSN:0168-1699
Online-Zugang:Volltext
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