Sistemde güncelleme ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir

Benchmarking Classical, Ensemble, and Deep Learning Models for Soil Temperature Prediction: A Multi-Criteria Evaluation Approach, Türkiye

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ Kariyer
Personel Giriş Giriş

Yayın

Benchmarking Classical, Ensemble, and Deep Learning Models for Soil Temperature Prediction: A Multi-Criteria Evaluation Approach, Türkiye

01 Ocak 2026 Makale Özgün Makale Google Scholar
Yazarlar
DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ YASİN ÇAĞLAR DOÇENT SARUHAN KARTAL DOÇENT GAYE AKTÜRK

Atıf kopyala

D. Ö. Ü. Y. ÇAĞLAR, D. S. KARTAL, & D. G. AKTÜRK (2026). Benchmarking Classical, Ensemble, and Deep Learning Models for Soil Temperature Prediction: A Multi-Criteria Evaluation Approach, Türkiye. *Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 106881, 2026*, 285. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2026.106881

Yayın bilgileri

Dergi Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 106881, 2026
DOI 10.1016/j.jastp.2026.106881
Veri tabanı SCI-Expanded; Google Scholar
Kaynak GoogleScholar
Cilt / Sayı 285 / -
Yayına Git

Atıf verisi 14 Kasım 2026 tarihinde güncellendi.

Anahtar kelimeler

Y Çağlar, H Citakoglu, S Kartal, G Aktürk | Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 106881, 2026

Kaynak bazlı atıf

Kaynak Atıf
Google Scholar 4
Etkin 0

Yayın metrikleri (GS / WoS / Scopus)

4 Google Scholar Atıf

Yazarlar arası ortak yazarlık ağı

Bu yayının KKU yazarları arasındaki iş birliği bağlantıları.

AI Asistan
Çevrimiçi