Nand Lal Kushwaha

撤稿通知："Stacked hybridization to enhance the performance of artificial neural networks (ANN) for prediction of water quality index in the Bagh river basin, India" [Heliyon 10 (2024) e31085]

物联网赋能的植物工厂在控制环境农业中的应用，以实现资源高效且气候适应型都市农业

基于灰狼优化算法的深度学习模型堆叠混合方法，以实现准确且可解释的参考蒸散量预测

人工光源光谱质量对室内农业中pak choi cv. Choko生长、养分吸收及资源利用效率的影响

在半干旱气候条件下，利用滞后时间序列数据输入开发用于预测日相对湿度和太阳辐射的机器学习模型

通过机器学习和气候信息降雨预测提升多步径流预报

将水质指数与机器学习算法集成，用于旁遮普地区地下水适宜性评估：对饮用水和可持续灌溉的启示

利用机器学习估算泰国南部盆地未测量盆地的每月流量

使用双向递归神经网络的每日尺度空气质量指数预测: 印度德里的案例研究

堆叠杂交可增强人工神经网络 (ANN) 预测印度巴格河流域水质指数的性能

基于relief算法的特征选择预测水质指标的元启发式方法

基于集成机器学习模型的土壤侵蚀敏感性制图: 以刚果河上游子流域为例