Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil (2024)
- Authors:
- Autor USP: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.2166/wcc.2024.252
- Subjects: MUDANÇA CLIMÁTICA; EFEITO ESTUFA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
- Keywords: data fusion; greenhouse gas; meta-learning; multivariate forecasting; Reptile
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Water and Climate Change
- ISSN: 2040-2244
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, n. 8, p. 4016-4034, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
ENAMOTO, Liriam Michi et al. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil. Journal of Water and Climate Change, v. 15, n. 8, p. 4016-4034, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Enamoto, L. M., Santos, A. R. A., Weigang, L., Meneguette, R. I., & Rocha Filho, G. P. (2024). Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil. Journal of Water and Climate Change, 15( 8), 4016-4034. doi:10.2166/wcc.2024.252 -
NLM
Enamoto LM, Santos ARA, Weigang L, Meneguette RI, Rocha Filho GP. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil [Internet]. Journal of Water and Climate Change. 2024 ; 15( 8): 4016-4034.[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252 -
Vancouver
Enamoto LM, Santos ARA, Weigang L, Meneguette RI, Rocha Filho GP. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil [Internet]. Journal of Water and Climate Change. 2024 ; 15( 8): 4016-4034.[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252 - SARSA RL for edge connectivity management in vehicular edge networks
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Informações sobre o DOI: 10.2166/wcc.2024.252 (Fonte: oaDOI API)
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