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Development of new computational machine learning models for longitudinal dispersion coefficient determination: case study of natural streams, United States.
Tao, Hai; Salih, Sinan; Oudah, Atheer Y; Abba, S I; Ameen, Ameen Mohammed Salih; Awadh, Salih Muhammad; Alawi, Omer A; Mostafa, Reham R; Surendran, Udayar Pillai; Yaseen, Zaher Mundher.
Afiliación
  • Tao H; School of Electronics and Information Engineering, Ankang University, Ankang, China.
  • Salih S; School of Computer Sciences, Baoji University of Arts and Sciences, Shaanxi, China.
  • Oudah AY; Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, Shah Alam, Selangor, Malaysia.
  • Abba SI; Computer Science Department, Dijlah University College, Al-Dora, Baghdad, Iraq.
  • Ameen AMS; Artificial Intelligence Research Unit (AIRU), Dijlah University College, Al-Dora, Baghdad, Iraq.
  • Awadh SM; Department of Computer Sciences, College of Education for Pure Science, University of Thi-Qar, Thi-Qar, Iraq.
  • Alawi OA; Scientific Research Center, Al-Ayen University, Thi-Qar, 64001, Iraq.
  • Mostafa RR; Interdisciplinary Research Center for Membrane and Water Security, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia.
  • Surendran UP; Faculty of Engineering, Department of Civil Engineering, Baze University, Abuja, Nigeria.
  • Yaseen ZM; Department of Water Resources, University of Baghdad, Baghdad, Iraq.
Environ Sci Pollut Res Int ; 29(24): 35841-35861, 2022 May.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35061183
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Contaminación del Agua / Ríos / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: Environ Sci Pollut Res Int Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL / TOXICOLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Alemania
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