中文版 | English

在结果中检索

GSTDTAP

浏览/检索结果: 共2条，第1-2条 帮助

限定条件            
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Gap-filling approaches for eddy covariance methane fluxes: A comparison of three machine learning algorithms and a traditional method with principal component analysis 期刊论文
GLOBAL CHANGE BIOLOGY, 2019
作者:  Kim, Yeonuk;  Johnson, Mark S.;  Knox, Sara H.;  Black, T. Andrew;  Dalmagro, Higo J.;  Kang, Minseok;  Kim, Joon;  Baldocchi, Dennis
收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2019/11/27
artificial neural network  comparison of gap-filling techniques  eddy covariance  machine learning  marginal distribution sampling  methane flux  random forest  support vector machine  
Anticipating global terrestrial ecosystem state change using FLUXNET 期刊论文
GLOBAL CHANGE BIOLOGY, 2019, 25 (7) : 2352-2367
作者:  Yu, Rong;  Ruddell, Benjamin L.;  Kang, Minseok;  Kim, Joon;  Childers, Dan
收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2019/11/27
eddy covariance  FLUXNET  functional elasticity  information flow  phenology  precipitation  process network  radiation  structural state  temperature