Rezultati

eNauka >  Rezultati >  A comparative analysis of machine learning approaches to gap filling meteorological datasets
Naziv: A comparative analysis of machine learning approaches to gap filling meteorological datasets
Autori: Lalic, Branislava; Stapleton, Adam; Vergauwen, Thomas; Caluwaerts, Steven; Eichelmann, Elke; Roantree, Mark
Godina: 2024
Publikacija: ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES
ISSN: 1866-6280 Environmental Earth Sciences Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: 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
Projekat: 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)
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

6
SCOPUSTM
6
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.