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Multivariate approaches in species distribution modelling: Application to native fish species in Mediterranean Rivers

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Multivariate approaches in species distribution modelling: Application to native fish species in Mediterranean Rivers

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Muñoz Mas, R. (2016). Multivariate approaches in species distribution modelling: Application to native fish species in Mediterranean Rivers [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/76168.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/76168

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Metadatos del ítem

Título: Multivariate approaches in species distribution modelling: Application to native fish species in Mediterranean Rivers
Autor:
Director(es): Martínez Capel, Francisco
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Fecha acto/lectura:
2016-12-01
Fecha difusión:
Resumen:
This dissertation focused in the comprehensive analysis of the capabilities of some non-tested types of Artificial Neural Networks, specifically: the Probabilistic Neural Networks (PNN) and the Multi-Layer Perceptron (MLP) ...[+]


Esta tesis se centra en el análisis comprensivo de las capacidades de algunos tipos de Red Neuronal Artificial aún no testados: las Redes Neuronales Probabilísticas (PNN) y los Conjuntos de Perceptrones Multicapa (MLP ...[+]


Aquesta tesis se centra en l'anàlisi comprensiu de les capacitats d'alguns tipus de Xarxa Neuronal Artificial que encara no han estat testats: les Xarxes Neuronal Probabilístiques (PNN) i els Conjunts de Perceptrons Multicapa ...[+]
Palabras clave: Achondrostoma arcasii , artificial neural network , Barbus haasi , Salmo trutta , data mining , genetic algorithm , Iberian Peninsula , Mediterranean river , mesohabitat , microhabitat , multi-layer perceptron ensemble , prevalence , probabilistic neural network , species distribution model , uncertainty
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/76168
Tipo: Tesis doctoral

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