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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Journal of hydrology (Amsterdam) Ročník 626; s. 130240 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| 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!