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Ano de publicação
- 2024 (~1)
- 2023 (~1)
Assuntos
- inferência bayesiana (2)
- balanço hídrico (1)
- distribuição de energia elétrica (1)
- engenharia elétrica (1)
- evapotranspiração (1)

Artigo de periodico
A bayesian hierarchical model to create synthetic power distribution systems (2024)
Caetano, Henrique de Oliveira; Desuó Neto, Luiz; Fogliatto, Matheus de Souza Sant'Anna ; Ribeiro, Vitor P; Balestieri, José Antonio Perrella; Maciel, Carlos Dias
Fonte: Electric Power Systems Research. Unidade: EESC
Assuntos: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, GEOREF, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAETANO, Henrique de Oliveira et al. A bayesian hierarchical model to create synthetic power distribution systems. Electric Power Systems Research, v. 235, p. 1-8, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110706. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Caetano, H. de O., Desuó Neto, L., Fogliatto, M. de S. S. 'A., Ribeiro, V. P., Balestieri, J. A. P., & Maciel, C. D. (2024). A bayesian hierarchical model to create synthetic power distribution systems. Electric Power Systems Research, 235, 1-8. doi:10.1016/j.epsr.2024.110706
NLM
Caetano H de O, Desuó Neto L, Fogliatto M de SS'A, Ribeiro VP, Balestieri JAP, Maciel CD. A bayesian hierarchical model to create synthetic power distribution systems [Internet]. Electric Power Systems Research. 2024 ; 235 1-8.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110706
Vancouver
Caetano H de O, Desuó Neto L, Fogliatto M de SS'A, Ribeiro VP, Balestieri JAP, Maciel CD. A bayesian hierarchical model to create synthetic power distribution systems [Internet]. Electric Power Systems Research. 2024 ; 235 1-8.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110706
Artigo de periodico
A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates (2023)
Ribeiro, Vitor P; Desuó Neto, Luiz; Marques, Patricia A. A; Achcar, Jorge Alberto ; Junqueira, Adriano M; Chinatto Junior, Adilson W; Junqueira, Cynthia C. M; Maciel, Carlos Dias ; Balestieri, José Antonio P
Fonte: Agronomy. Unidades: EESC, FMRP, ESALQ
Assuntos: BALANÇO HÍDRICO, EVAPOTRANSPIRAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, IRRIGAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
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ABNT
RIBEIRO, Vitor P et al. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, v. 13, p. 1-28, 2023Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ribeiro, V. P., Desuó Neto, L., Marques, P. A. A., Achcar, J. A., Junqueira, A. M., Chinatto Junior, A. W., et al. (2023). A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, 13, 1-28. doi:10.3390/agronomy13122970
NLM
Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970
Vancouver
Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970

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