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...
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| Veröffentlicht in: | Journal of hydrology (Amsterdam) Jg. 626; S. 130240 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier B.V
01.11.2023
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0022-1694, 1879-2707 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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