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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Computers and electronics in agriculture Jg. 198; S. 107121 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier B.V
01.07.2022
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0168-1699 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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