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【2h】

Exploring the Sensitivity of Recurrent Neural Network Models for Forecasting Land Cover Change

机译：探索经常性神经网络模型的敏感性预测陆地覆盖变化

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Alysha van Duynhoven; Suzana Dragićević;
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年度 2021
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1. 中国陆地生态系统对全球变化的敏感性研究 [J] . 郑元润, 周广胜植物学报：英文版 . 1997,第009期
2. Learning a Transferable Change Rule from a Recurrent Neural Network for Land Cover Change Detection [J] . Haobo Lyu, Hui Lu, Lichao Mou Remote Sensing . 2016,第6期

机译：从递归神经网络中学习可转移的变化规则以进行土地覆盖变化检测
3. Modeling land use and land cover changes in a vulnerable coastal region using artificial neural networks and cellular automata [J] . Qiang Yi, Lam Nina S. N. Environmental Monitoring and Assessment . 2015,第3期

机译：使用人工神经网络和元胞自动机对脆弱的沿海地区的土地利用和土地覆盖变化进行建模
4. Land use changes modelling using advanced methods: Cellular automata and artificial neural networks. The spatial and explicit representation of land cover dynamics at the cross-border region scale [J] . Basse Reine Maria, Omrani Hichem, Charif Omar, Applied Geography . 2014,第Null期

机译：使用高级方法的土地利用变化建模：元胞自动机和人工神经网络。跨境区域尺度上土地覆盖动力学的空间和显式表示
5. A Recurrent Convolutional Neural Network for Land Cover Change Detection in Multispectral Images [C] . Lichao Mou, Xiao Xiang Zhu IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2018

机译：递归卷积神经网络用于多光谱图像土地覆盖变化检测
6. Forecasting exchange rates using ARMA and neural network models. [D] . Mammadova, Gulnara. 2010

机译：使用ARMA和神经网络模型预测汇率。
7. A Novel Hybrid Data-Driven Model for Daily Land Surface Temperature Forecasting Using Long Short-Term Memory Neural Network Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition [O] . Xike Zhang, Qiuwen Zhang, Gui Zhang, 2018

机译：基于集合经验模态分解的长时记忆神经网络混合数据驱动的每日地表温度预测模型
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机译：欧元/美元汇率预测的经常性神经网络和Arima模型

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