Deep learning-based algorithms for long-term prediction of chlorophyll-a in catchment streams

•We developed a deep learning-based framework for long-term Chl-a simulation.•The performance of six state of the art deep learning algorithms was compared.•Our study employed separate sub-basins to train and evaluate DL models.•Chl-a prediction is improved by using sub-basin characteristics as inpu...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Journal of hydrology (Amsterdam) Ročník 626; s. 130240
Hlavní autoři: Abbas, Ather, Park, Minji, Baek, Sang-Soo, Cho, Kyung Hwa
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Elsevier B.V 01.11.2023
Témata:
ISSN:0022-1694, 1879-2707
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.