Predicting and analyzing the algal population dynamics of a grass-type lake with explainable machine learning
Algal blooms, exacerbated by climate change and eutrophication, have emerged as a global concern. In this study, we introduce a novel interpretable machine learning (ML) workflow tailored for investigating the dynamics of algal populations in grass-type lakes, Liangzi lake. Utilizing seven ML method...
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Veröffentlicht in: | Journal of environmental management 2024-03, Vol.354, p.120394-120394, Article 120394 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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