Forecasting of absolute dynamic topography using deep learning algorithm with application to the Baltic Sea
autor
Rajabi-Kiasari, Saeed
Delpeche-Ellmann, Nicole Camille
Ellmann, Artu
allikas
Computers & geosciences
kirjastus/väljaandja
Elsevier
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 178
ilmumisaasta
2023
leheküljed
art. 105406, 16 p. : ill
leitav
https://doi.org/10.1016/j.cageo.2023.105406
märksõna
topograafia
geodeesia
veetase
merevesi
sügavõpe
geoid
kohamärksõna
Läänemeri
võtmesõna
dynamic topography
deep learning (DL)
Baltic Sea
sea-level prediction
hydro-geodesy
geoid
ISSN
0098-3004
märkused
Includes bibliogr
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/110327
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85164237790&origin=inward&txGid=ab1587637a95cc34718ff33707b7fd85
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=COMPUT%20GEOSCI-UK&year=2023
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001028982100001
kategooria (üld)
Earth and planetary sciences
Maa- ja planeediteadused
Computer science
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Earth and planetary sciences. Computers in earth sciences
Maa- ja planeediteadused. Arvutid maateadustes
Computer science. Information systems
Arvutiteadus. Infosüsteemid
kvartiil
Q1
TTÜ struktuuriüksus
ehituse ja arhitektuuri instituut
küberneetika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Lainetuse dünaamika uurimisrühm
Teedeehituse ja geodeesia uurimisrühm