Tối ưu hóa mô hình Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM) bằng phương pháp Bayesian trong dự báo xâm nhập mặn: nghiên cứu tại trạm Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng, Việt Nam = A Optimizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model by Bayesian method for salinity intrusion forecasting: a study at Dai Ngai station, Soc Trang province, Vietnam

Please use this identifier to cite or link to this item: http://thuvienlamdong.org.vn:81/handle/DL_134679/81329

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Tien, Giang Nguyen
dc.contributor.author	Trung, Duc Tran
dc.contributor.author	Cong, Thanh Nguyen
dc.date.accessioned	2025-03-27T01:33:06Z	-
dc.date.available	2025-03-27T01:33:06Z	-
dc.date.issued	2023
dc.identifier.uri	https://sti.vista.gov.vn/tw/Pages/tai-lieu-khcn.aspx?ItemID=364071	en
dc.identifier.uri	http://thuvienlamdong.org.vn:81/handle/DL_134679/81329	-
dc.language.iso	vi	en
dc.relation.ispartofseries	Khoa học và Công nghệ Biển - 2023 - no.3 - tr.223-232 - ISSN.1859-3097	en
dc.subject	Khoa học và Công nghệ Biển	en
dc.title	Tối ưu hóa mô hình Bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM) bằng phương pháp Bayesian trong dự báo xâm nhập mặn: nghiên cứu tại trạm Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng, Việt Nam = A Optimizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model by Bayesian method for salinity intrusion forecasting: a study at Dai Ngai station, Soc Trang province, Vietnam	en
dc.type	Article	en
Appears in Collections:	Báo - Tạp chí

Files in This Item: