Optimizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model by Bayesian method for salinity intrusion forecasting: A study at Dai Ngai station, Soc Trang province, Vietnam

Salinity intrusion forecasting is essential and challenging for hydrometeorology, especially in climate change. Employing machine learning (ML) algorithms and conventional forecasting techniques are gaining popularity and providing high performance. This study presents a method to optimize a machine learning model based on the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm for multistep-ahead salinity forecasting (up to 7 days) at Dai Ngai station, Soc Trang province. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
2    114    2    23-05-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.