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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of hydrology (Amsterdam) Jg. 626; S. 130240
Hauptverfasser: Abbas, Ather, Park, Minji, Baek, Sang-Soo, Cho, Kyung Hwa
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.11.2023
Schlagworte:
ISSN:0022-1694, 1879-2707
Online-Zugang:Volltext
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