Резултати

еНаука >  Резултати >  A comparative analysis of machine learning approaches to gap filling meteorological datasets
Назив: A comparative analysis of machine learning approaches to gap filling meteorological datasets
Аутори: Lalic, Branislava; Stapleton, Adam; Vergauwen, Thomas; Caluwaerts, Steven; Eichelmann, Elke; Roantree, Mark
Година: 2024
Публикација: ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES
ISSN: 1866-6280 Environmental Earth Sciences Претражи идентификатор
Тип резултата: Научни чланак
Колација: vol. 83 br. 24
DOI: 10.1007/s12665-024-11982-8
WoS-ID: 001367459000001
Scopus-ID: 2-s2.0-85211208136
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/952670
Пројекат: Research Ireland through the Insight Centre for Data Analytics [SFI/12/RC/2289_P2]
Ministry of Science, Technological Development and Innovations of Republic of Serbia [451-03-1524/2023-04/16]
COST Action [CA20108]
COST (European Cooperation in Science and Technology)
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
21M21 - Водећи међународни часопис категорије M21

4
SCOPUSTM
4
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.