Sistemde güncelleme ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir

Investigating the performance of random oversampling and genetic algorithm integration in meteorological drought forecasting with machine learning

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ Kariyer
Personel Giriş Giriş

Yayın

Investigating the performance of random oversampling and genetic algorithm integration in meteorological drought forecasting with machine learning

01 Ocak 2025 Makale Özgün Makale Google Scholar
Yazarlar
DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ TAHSİN BAYKAL

Atıf kopyala

D. Ö. Ü. T. BAYKAL (2025). Investigating the performance of random oversampling and genetic algorithm integration in meteorological drought forecasting with machine learning. *DISCOVER APPLIED SCIENCES*, 7(6), 22. https://doi.org/10.1007/s42452-025-07114-x

Yayın bilgileri

Dergi DISCOVER APPLIED SCIENCES
DOI 10.1007/s42452-025-07114-x
Veri tabanı Scopus; Google Scholar
Cilt / Sayı 7 / 6
Sayfa 22 – -
Yayına Git

Atıf verisi 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi.

Anahtar kelimeler

Dergi: DISCOVER APPLIED SCIENCES | Yıl: 2025 | Cilt/Sayı: 7/6 | Sayfa: 22 | DOI: 10.1007/s42452-025-07114-x | Yazarlar: BAYKAL TAHSİN,TERZİ ÖZLEM,Yıldırım Gülsün,TAYLAN EMİNE DİLEK | Anahtar kelimeler: Genetic algorithms, Machine learning, Meteorological drought, Random oversampling

Kaynak bazlı atıf

Kaynak Atıf
Google Scholar 5
Scopus 4
Etkin 0

Yayın metrikleri (GS / WoS / Scopus)

5 Google Scholar Atıf
4 Scopus Atıf

BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Bu yayının ilişkilendirildiği hedefler

Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı
İklim Eylemi
AI Asistan
Çevrimiçi