K-Fold and State-of-the-Art Metaheuristic Machine Learning Approaches for Groundwater Potential Modelling

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Water Resources Management vol. 35, no. 6 (Apr 2021), p. 1837
Автор:	Arabameri Alireza
Інші автори:	Arora Aman, Pal, Subodh Chandra, Mitra Satarupa, Saha Asish, Asadi, Nalivan Omid, Panahi Somayeh, Moayedi Hossein
Опубліковано:	Springer Nature B.V.
Предмети:	Geology Groundwater potential Maps Rainfall Fuzzy logic Artificial neural networks Lithology Drainage density Machine learning Zonation Groundwater Learning algorithms Heuristic methods Model accuracy Adaptive systems Specificity Hydrogeology Accuracy Distance Collinearity Fireflies Rain Environmental
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!