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Titel:

Predicting high-frequency nutrient dynamics in the Danube River with surrogate models using sensors and Random Forest

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Tran, Yen Binh ; Arias-Rodriguez, Leonardo F. ; Huang, Jingshui
Stichworte:
Water ; water quality ; surrogate ; nutrient concentration ; Random Forest ; Multiple Linear Regression ; soft sensor ; real-time
Zeitschriftentitel:
Frontiers in Water
Jahr:
2022
Band / Volume:
4
Volltext / DOI:
doi:10.3389/frwa.2022.894548
Verlag / Institution:
Frontiers Media S.A.
E-ISSN:
2624-9375
Publikationsdatum:
17.08.2022
CC-Lizenz:
by, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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