Efficient prediction of total column ozone based on support vector regression algorithms, numerical models and Suomi-satellite data

Se propone un nuevo método de pronóstico para la columna total de ozono (CTO) basado en la combinación de algoritmos de vectores de soporte para regresión (VSR) y variables de predicción provenientes del satélite de colaboración nacional en órbita polar Suomi, así como de modelos numéricos del Siste...

Cijeli opis

Bibliografski detalji

Izdano u:	Atmósfera
Glavni autori:	Leo CARRO-CALVO, Carlos CASANOVA-MATEO, Julia SANZ-JUSTO, José Luis CASANOVA-ROQUE, Sancho SALCEDO-SANZ
Format:	Artigo
Jezik:	Inglês
Izdano:	Universidad Nacional Autónoma de México 2017
Teme:	Biología
Online pristup:	https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=56558031001 https://www.redalyc.org/journal/565/56558031001/ https://www.redalyc.org/journal/565/56558031001/html/ https://www.redalyc.org/journal/565/56558031001/56558031001.epub https://www.redalyc.org/journal/565/56558031001/movil https://doi.org/10.20937/ATM.2017.30.01.01
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