Sistemde güncelleme ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir

Advanced hybrid machine learning methods for predicting rainfall time series: the situation at the Kütahya station in Türkiye

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ Kariyer
Personel Giriş Giriş

Yayın

Advanced hybrid machine learning methods for predicting rainfall time series: the situation at the Kütahya station in Türkiye

01 Ocak 2025 Makale Scopus
Yazarlar
DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ YASİN ÇAĞLAR

Atıf kopyala

D. Ö. Ü. Y. ÇAĞLAR (2025). Advanced hybrid machine learning methods for predicting rainfall time series: the situation at the Kütahya station in Türkiye. *Modeling Earth Systems and Environment*. https://doi.org/10.1007/s40808-025-02539-0

Yayın bilgileri

Dergi Modeling Earth Systems and Environment
DOI 10.1007/s40808-025-02539-0
Veri tabanı Scopus
Kaynak Scopus
Yayına Git

Atıf verisi 14 Kasım 2026 tarihinde güncellendi.

İlkentapar, M., Citakoglu, H., Talebi, H., (...), Çağlar, Y., Akşit, S. | Modeling Earth Systems and Environment

Kaynak bazlı atıf

Kaynak Atıf
Scopus 12
Etkin 0

Yayın metrikleri (GS / WoS / Scopus)

12 Scopus Atıf
Q2 JCR Quartile
0,654 SJR
AI Asistan
Çevrimiçi