أجريس - النظام الدولي للعلوم الزراعية والتكنولوجيا

Unveiling tropospheric ozone by the traditional atmospheric model and machine learning, and their comparison:A case study in hangzhou, China

2019

Feng, Rui | Zheng, Hui-jun | Zhang, An-ran | Huang, Chong | Gao, Han | Ma, Yu-cheng


المعلومات البيبليوغرافية
Environmental pollution
المجلد 252 ترقيم الصفحات 366 - 378 الرقم التسلسلي المعياري الدولي (ردمد) 0269-7491
الناشر
Elsevier Ltd
مواضيع أخرى
Multi-layer perceptron; Dewpoint; Direct solar radiation; Volatile organic compounds; Heat island; Feature importance; Recurrent neural network; Wrf-cmaq; Air pollutants; Random forest
اللغة
إنجليزي
النوع
Text; Journal Article

2024-02-28
MODS
مزود البيانات
تصفح الباحث العلمي من جوجل
إذا لاحظت أي معلومات غير صحيحة تتعلق بهذا السجل ، يرجى الاتصال بنا agris@fao.org