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文献
J-GLOBAL ID:202202290790083864   整理番号:22A0776434

河川システムの予測浮遊土砂負荷に対する種々の機械学習アプローチ性能の比較:マレーシアにおける事例研究【JST・京大機械翻訳】

A comparison of various machine learning approaches performance for prediction suspended sediment load of river systems: a case study in Malaysia
著者 (8件):
Hanoon Marwah Sattar
(College of Technical Engineering, Islamic University, Najaf, Iraq)
Hanoon Marwah Sattar
(College of Science, Al Muthanna University, Samawah, Al-Muthanna, Iraq)
Abdullatif B Alharazi Abdulhadi
(College of Engineering, Universiti Tenaga Nasional (UNITEN), Selangor, Malaysia)
Ahmed Ali Najah
(Institute of Energy Infrastructure (IEI), Universiti Tenaga Nasional (UNITEN), Selangor, Malaysia)
Razzaq Arif
(College of Technical Engineering, Islamic University, Najaf, Iraq)
Birima Ahmed H.
(Department of Civil Engineering, College of Engineering, Qassim University, Unaizah, Saudi Arabia)
El-Shafie Ahmed
(Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia)
El-Shafie Ahmed
(National Water and Energy Center, United Arab Emirate University, Al Ain, United Arab Emirates)

資料名:
Earth Science Informatics  (Earth Science Informatics)

巻: 15  号:ページ: 91-104  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4300A  ISSN: 1865-0473  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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