Determination of Optimal Predictors and Sampling Frequency to Develop Nutrient Soft Sensors Using Random Forest.

Arhab, Muhammad; Huang, Jingshui

Arhab, Muhammad; Huang, Jingshui.

Afiliación

Arhab M; Chair of Hydrology and River Basin Management, Technical University of Munich, Arcisstrasse 21, 80333 Munich, Germany.
Huang J; Chair of Hydrology and River Basin Management, Technical University of Munich, Arcisstrasse 21, 80333 Munich, Germany.

Sensors (Basel) ; 23(13)2023 Jun 30.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37447905

Asunto(s)

Monitoreo del Ambiente; Nitratos; Monitoreo del Ambiente/métodos; Bosques Aleatorios; Calidad del Agua; Ríos; Nutrientes; Fosfatos

Palabras clave

machine learning; nitrate; optimization; surrogate; water quality

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Monitoreo del Ambiente / Nitratos Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania Pais de publicación: Suiza

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