Sistemde güncelleme ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir

Modeling of irrigation water quality parameter (sodium adsorption ratio) using hybrid swarm intelligence-based neural networks in a semi-arid environment at SMBA dam, Algeria

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ Kariyer
Personel Giriş Giriş

Yayın

Modeling of irrigation water quality parameter (sodium adsorption ratio) using hybrid swarm intelligence-based neural networks in a semi-arid environment at SMBA dam, Algeria

01 Ocak 2024 Makale Özgün Makale
Yazarlar
DOÇENT GAYE AKTÜRK

Atıf kopyala

D. G. AKTÜRK (2024). Modeling of irrigation water quality parameter (sodium adsorption ratio) using hybrid swarm intelligence-based neural networks in a semi-arid environment at SMBA dam, Algeria. *Theoretical and Applied Climatology*, 155(8), 8299–8318. https://doi.org/10.1007/s00704-024-05109-z

Yayın bilgileri

Dergi Theoretical and Applied Climatology
DOI 10.1007/s00704-024-05109-z
Veri tabanı SCI-Expanded
Cilt / Sayı 155 / 8
Sayfa 8299 – 8318
Yayına Git
Dergi: Theoretical and Applied Climatology | Yıl: 2024 | Cilt/Sayı: 155/8 | Sayfa: 8299-8318 | DOI: 10.1007/s00704-024-05109-z | Yazarlar: Achite Mohammed,KATİPOĞLU OKAN MERT,Elshaboury Nehal,KARTAL VEYSİ,AKTÜRK GAYE,ERTUGAY NEŞE
AI Asistan
Çevrimiçi