Use of machine learning techniques for monthly precipitation and air temperature forecasting in different climate regions across Brazil (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FREITAS, CLEVERSON HENRIQUE DE - ESALQ ; PAULA, DOUGLAS AUGUSTO DE - FEA
- Unidades: ESALQ; FEA
- DOI: 10.1002/joc.70098
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CLIMATOLOGIA; PREVISÃO DO TEMPO; TEMPERATURA ATMOSFÉRICA; ZONAS CLIMÁTICAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Climatology
- ISSN: 0899-8418
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, art. e70098, p. 1-12, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
FREITAS, Cleverson Henrique de et al. Use of machine learning techniques for monthly precipitation and air temperature forecasting in different climate regions across Brazil. International Journal of Climatology, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/joc.70098. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Freitas, C. H. de, Kitagawa, Y. K. L., Ferreira, D. B., & Paula, D. A. de. (2025). Use of machine learning techniques for monthly precipitation and air temperature forecasting in different climate regions across Brazil. International Journal of Climatology, 1-12. doi:10.1002/joc.70098 -
NLM
Freitas CH de, Kitagawa YKL, Ferreira DB, Paula DA de. Use of machine learning techniques for monthly precipitation and air temperature forecasting in different climate regions across Brazil [Internet]. International Journal of Climatology. 2025 ; 1-12.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1002/joc.70098 -
Vancouver
Freitas CH de, Kitagawa YKL, Ferreira DB, Paula DA de. Use of machine learning techniques for monthly precipitation and air temperature forecasting in different climate regions across Brazil [Internet]. International Journal of Climatology. 2025 ; 1-12.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1002/joc.70098 - The impact of cash flow hedge accounting on future profitability and stock returns: a country comparison
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Informações sobre o DOI: 10.1002/joc.70098 (Fonte: oaDOI API)
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