Feature multi-level attention spatio-temporal graph residual network: A novel approach to ammonia nitrogen concentration prediction in water bodies by integrating external influences and spatio-temporal correlations - 科研通

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标题	Feature multi-level attention spatio-temporal graph residual network: A novel approach to ammonia nitrogen concentration prediction in water bodies by integrating external influences and spatio-temporal correlations 特征多级注意时空图残差网络：一种综合外部影响和时空相关性预测水体氨氮浓度的新方法相关领域残余物水质计算机科学图形特征（语言学）数据挖掘环境科学人工智能机器学习算法生态学语言学理论计算机科学生物哲学
网址	https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167591 AI链接 nih.govdoi.org
DOI	10.1016/j.scitotenv.2023.167591 doi
其它	期刊：The Science of The Total Environment 作者：Hongqing Wang; Lifu Zhang; Hongying Zhao; Rong Wu; Xuejian Sun; et al 出版日期：2023-10-05
求助人	baiye 在 2025-04-16 09:52:31 发布自重庆，悬赏 10 积分
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