Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Neural Process Regression"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/116136403X |
| Titel | Framework for developing hybrid process-driven, artificial neural network and regression models for salinity prediction in river systems |
| Person(en) |
Hunter, Jason M. (Verfasser) Maier, Holger R. (Verfasser) Gibbs, Matthew S. (Verfasser) Foale, Eloise R. (Verfasser) Grosvenor, Naomi A. (Verfasser) Harders, Nathan P. (Verfasser) Kikuchi-Miller, Tahali C. (Verfasser) |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2018061811061812425483 DOI: 10.5194/hess-22-2987-2018 |
| URL |
https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/22/2987/2018/hess-22-2987-2018.pdf (Verlag) https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/22/2987/2018/ (Verlag) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 22.05.2018 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Hydrology and earth system sciences (Bd. 22, 2018, Nr. 5: 2987-3006) |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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