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Application of Probabilistic Neural Networks to microhabitat suitability modelling for adult brown trout (Salmo trutta L.) in Iberian rivers

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Application of Probabilistic Neural Networks to microhabitat suitability modelling for adult brown trout (Salmo trutta L.) in Iberian rivers

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Muñoz Mas, R.; Martinez-Capel, F.; Garófano-Gómez, V.; Mouton, A. (2014). Application of Probabilistic Neural Networks to microhabitat suitability modelling for adult brown trout (Salmo trutta L.) in Iberian rivers. Environmental Modelling and Software. 59:30-43. doi:10.1016/j.envsoft.2014.05.003

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/45307

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Título: Application of Probabilistic Neural Networks to microhabitat suitability modelling for adult brown trout (Salmo trutta L.) in Iberian 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:
Probabilistic Neural Networks (PNN) have been tested for the first time in microhabitat suitability modelling for adult brown trout (Salmo trutta L.). The impact of data prevalence on PNN was studied. The PNN were evaluated ...[+]
Palabras clave: Brown trout , Mediterranean rivers , Microhabitat suitability , Prevalence , Probabilistic Neural Networks , Spatially explicit evaluation
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Environmental Modelling and Software. (issn: 1364-8152 )
DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.05.003
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.05.003
Patrocinador:
Spanish Ministry of Economy and Competitiveness [Consolider-Ingenio 2010 CSD2009-00065]
Confederacion Hidrografica del Jucar (Spanish Ministry of Agriculture, Food and Environment)
Tipo: Artículo

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