Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

Título original

Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

Traducción al ruso

Моделирование потенциального ареала обитания растений методами ансамблевого машинного обучения

Estado de traducción: source

Estados de evidencia

relation_layer

D — contexto

relation_confidence

2 — fuerte

relevance_status

Incluido

body_status

Texto parcial o resumen

doi_status

Confirmado

access_status

Solo metadatos

expert_review

Incluido

verification_status

Metadatos verificados

Detalles

year

2023

type

Capítulo de libro

venue

High-Performance Computing Systems and Technologies in Scientific Research, Automation of Control and Production: HPCST 2022, Revised Selected Papers; Communications in Computer and Information Science

DOI

10.1007/978-3-031-23744-7_16

Personas

• Ваганов Алексей Владимирович
• Зайков Владимир Федорович
• Кротова Ольга Сергеевна
• Мусохранов Андрей Игоревич
• Покалякин Захар Валерьевич
• Хворова Любовь Анатольевна

Temas

• Агрометеорология
• Калибровка и валидация
• ГИС и дистанционное зондирование
• Сравнение моделей и ансамбли

Fuentes

• Springer official chapter metadata and abstract: potential plant habitat by ensemble machine learning, 2023

Enlaces externos

• https://doi.org/10.1007/978-3-031-23744-7_16
• https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23744-7_16