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    Forecasting United Kingdom's energy consumption using machine learning and hybrid approaches.
    Bala, Dahiru A ; Shuaibu, Mohammed
    In: Energy & Environment, Jg. 35 (2024-05-01), Heft 3, S. 1493-1531
    academicJournal
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    Multiple programmed cell death patterns and immune landscapes in bladder cancer: Evidence based on machine learning and multi‐cohorts.
    Li, Zhiwei ; Li, Yong ; et al.
    In: Environmental Toxicology, Jg. 39 (2024-03-01), Heft 3, S. 1780-1801
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Robust Regression in Environmental Modeling Based on Bayesian Additive Regression Trees.
    Cao, Taoyun ; Lu, Limin ; et al.
    In: Environmental Modeling & Assessment, Jg. 29 (2024-02-01), Heft 1, S. 31-43
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Biomass gasification technology for a distinct renewable electricity/heat production scheme; Developed regression models based on machine learning algorithms for power/hot water/efficiency/emission data analysis.
    Ma, Xiang ; Nutakki, Tirumala Uday Kumar ; et al.
    In: Process Safety & Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers Part B, Jg. 182 (2024-02-01), S. 71-85
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Optimization of an eco-friendly municipal solid waste-to-multi-generation energy scheme integrated by MSW gasification and HSOFC: Regression analysis and machine learning study.
    Xu, Weiyan ; Tu, Jielei ; et al.
    In: Process Safety & Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers Part B, Jg. 182 (2024-02-01), S. 166-175
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Improving solar power forecast from meteorological parameters with regression models.
    Singh, Shekhar ; Singh, Upma
    In: Energy Sources Part A: Recovery, Utilization & Environmental Effects, Jg. 46 (2024), Heft 1, S. 2405-2420
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    A comprehensive pyrolysis study of sorghum and reed stalk: TG/IR/MS analysis and machine learning-assisted kinetic prediction.
    Huang, Jiaxin ; Sun, Zhuo'er ; et al.
    In: Process Safety & Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers Part B, Jg. 181 (2024), S. 219-231
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Integrating machine learning and multi-linear regression modeling approaches in groundwater quality assessment around Obosi, SE Nigeria.
    Akakuru, Obinna Chigoziem ; Akaolisa, Casmir C Zanders ; et al.
    In: Environment, Development & Sustainability, Jg. 25 (2023-12-01), Heft 12, S. 14567-14606
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    The efficacy of tropical and extratropical predictors for long‐lead El Niño‐Southern Oscillation prediction: A study using a machine learning algorithm.
    Song, Wan‐Jiao ; Yu, Jin‐Yi ; et al.
    In: International Journal of Climatology, Jg. 43 (2023-11-30), Heft 14, S. 6887-6899
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    Machine learning-based white-box prediction and correlation analysis of air pollutants in proximity to industrial zones.
    Karimi, Saeed ; Asghari, Milad ; et al.
    In: Process Safety & Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers Part B, Jg. 178 (2023-10-01), S. 1009-1025
    academicJournal
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    Using data-driven learning methodology for a solid waste-to-energy scheme and developed regression analyses for performance prediction.
    Peng, Li ; Alsenani, Theyab R. ; et al.
    In: Process Safety & Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers Part B, Jg. 178 (2023-10-01), S. 622-641
    academicJournal
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    Proxy quality control of biomass particles using thermogravimetric analysis and Gaussian process regression models.
    Watts, Jordan ; Potter, Adam ; et al.
    In: Biofuels, Bioproducts & Biorefining, Jg. 17 (2023-09-01), Heft 5, S. 1274-1289
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Understanding the PM2.5 imbalance between a far and near-road location: Results of high temporal frequency source apportionment and parameterization of black carbon.
    Sofowote, U.M. ; Healy, R.M. ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 173 (2018-01-15), S. 277-288
    academicJournal
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    Trend-attribute forecasting of hourly PM2.5 trends in fifteen cities of Central England applying optimized machine learning feature selection.
    Wood, David A.
    In: Journal of Environmental Management, Jg. 356 (2024-04-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Nature-inspired optimal tuning of input membership functions of fuzzy inference system for groundwater level prediction.
    Bhadani, Vipul ; Singh, Abhilash ; et al.
    In: Environmental Modelling & Software, Jg. 175 (2024-04-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Cleantech and policy framework in Europe: A machine learning approach.
    Croce, Annalisa ; Toschi, Laura ; et al.
    In: Energy Policy, Jg. 186 (2024-03-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    A hybrid AHP-PROMETHEE II onshore wind farms multicriteria suitability analysis using kNN and SVM regression models in northeastern Greece.
    Sotiropoulou, Kalliopi F. ; Vavatsikos, Athanasios P. ; et al.
    In: Renewable Energy: An International Journal, Jg. 221 (2024-02-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Do different types of urban streets lead to varying COVID-19 risk perceptions? An empirical study from a spatial heterogeneity perspective.
    Hou, Yongqi ; Chen, Chongxian ; et al.
    In: Environmental Impact Assessment Review, Jg. 104 (2024), S. N.PAG
    academicJournal
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    Leveraging machine learning to automate regression model evaluations for large multi-site water-quality trend studies.
    Murphy, Jennifer ; Chanat, Jeffrey
    In: Environmental Modelling & Software, Jg. 170 (2023-12-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Demystifying the use of ERA5‐land and machine learning for wind power forecasting.
    Marinšek, Alexander ; Bajt, Gregor
    In: IET Renewable Power Generation (Wiley-Blackwell), Jg. 14 (2020-12-24), Heft 19, S. 4159-4168
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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