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 Scopus
Yazarlar
DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ YASİN ÇAĞLAR

Atıf kopyala

D. Ö. Ü. Y. ÇAĞLAR (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*. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2026.106881

Yayın bilgileri

Dergi Journal of Atmospheric and Solar Terrestrial Physics
DOI 10.1016/j.jastp.2026.106881
Veri tabanı Scopus
Kaynak Scopus
Yayına Git

Atıf verisi 14 Kasım 2026 tarihinde güncellendi.

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

Kaynak bazlı atıf

Kaynak Atıf
Scopus 3
Etkin 0

Yayın metrikleri (GS / WoS / Scopus)

3 Scopus Atıf
AI Asistan
Çevrimiçi