Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Identifying the Drivers and Uncertainties for Rainfall-Runoff Prediction with Explainable Al

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Identifying the Drivers and Uncertainties for Rainfall-Runoff Prediction with Explainable Al
Date Crossref
01/01/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Nanjing University of Information Science and Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Nanjing Hydraulic Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Nanjing University of Information Science and Technology et Nanjing Hydraulic Research Institute.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Hydrological Forecasting Using AIHydrology and Watershed Management StudiesHydrology and Drought Analysis

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.