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A comparison of artificial neural networks and random forests to predict native fish species richness in Mediterranean rivers

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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A comparison of artificial neural networks and random forests to predict native fish species richness in Mediterranean rivers

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Olaya Marín, EJ.; Martinez-Capel, F.; Vezza, P. (2013). A comparison of artificial neural networks and random forests to predict native fish species richness in Mediterranean rivers. Knowledge and Management of Aquatic Ecosystems. 409(7):1-19. doi:10.1051/kmae/2013052.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/44816

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Título: A comparison of artificial neural networks and random forests to predict native fish species richness in Mediterranean rivers
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Machine learning (ML) techniques have become important to support decision making in management and conservation of freshwater aquatic ecosystems. Given the large number of ML techniques and to improve the ...[+]


[FR] Les techniques d’apprentissage automatique (ML) sont devenues importantes pour aider à la décision dans la gestion et la conservation des écosystèmes aquatiques d’eau douce. Étant donné le grand nombre de techniques ...[+]
Palabras clave: Artificial neural networks , Random forests , Native fish , Species richness , Mediterranean rivers , Réseaux de neurones , Forêts aléatoires , Poissons indigènes , Richesse spécifique , Rivières méditerranéennes
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Knowledge and Management of Aquatic Ecosystems. (issn: 1961-9502 )
DOI: 10.1051/kmae/2013052
Editorial:
EDP Sciences
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1051/kmae/2013052
Descripción: The original publication is available at www.kmaejournal.org
Patrocinador:
Spanish Ministry of Economy and Competitiveness
Project SCARCE [CSD2009-00065]
Project POTECOL [CGL2007-66412]
EU
Tipo: Artículo

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