Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

Оригинальное название

Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

Перевод на русский

Моделирование потенциального ареала обитания растений методами ансамблевого машинного обучения

Статус перевода: source

Статусы доказательств

relation_layer

D — контекст

relation_confidence

2 — сильная связь

relevance_status

Включено

body_status

Фрагмент или аннотация

doi_status

Подтверждено

access_status

Только метаданные

expert_review

Включено

verification_status

Метаданные проверены

Подробности

year

2023

type

Глава книги

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

Персоны

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

Темы

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

Источники

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

Внешние ссылки

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