Ground-level ozone prediction using a neural network model based on meteorological variables and applied to the metropolitan area of São Paulo (2012)
- Authors:
- USP affiliated authors: ANDRADE, MARIA DE FATIMA - IAG ; GUARDANI, ROBERTO - EP
- Unidades: IAG; EP
- DOI: 10.1504/ijep.2012.049730
- Subjects: OZÔNIO; POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA; ÁREAS METROPOLITANAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Environment and Pollution
- ISSN: 0957-4352
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 49, n. 1/2, p. 1-15, 2012
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BORGES, Alessandro Santos e ANDRADE, Maria de Fátima e GUARDANI, Roberto. Ground-level ozone prediction using a neural network model based on meteorological variables and applied to the metropolitan area of São Paulo. International Journal of Environment and Pollution, v. 49, n. 1/2, p. 1-15, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/ijep.2012.049730. Acesso em: 19 fev. 2026. -
APA
Borges, A. S., Andrade, M. de F., & Guardani, R. (2012). Ground-level ozone prediction using a neural network model based on meteorological variables and applied to the metropolitan area of São Paulo. International Journal of Environment and Pollution, 49( 1/2), 1-15. doi:10.1504/ijep.2012.049730 -
NLM
Borges AS, Andrade M de F, Guardani R. Ground-level ozone prediction using a neural network model based on meteorological variables and applied to the metropolitan area of São Paulo [Internet]. International Journal of Environment and Pollution. 2012 ; 49( 1/2): 1-15.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1504/ijep.2012.049730 -
Vancouver
Borges AS, Andrade M de F, Guardani R. Ground-level ozone prediction using a neural network model based on meteorological variables and applied to the metropolitan area of São Paulo [Internet]. International Journal of Environment and Pollution. 2012 ; 49( 1/2): 1-15.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1504/ijep.2012.049730 - Tropospheric ozone previsibility through the artificial neural network technique: comparative study for the metropolitan area of São Paulo
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Informações sobre o DOI: 10.1504/ijep.2012.049730 (Fonte: oaDOI API)
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