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Artículo

The Predicting Tree Growth App: an algorithmic approach to modelling individual tree growth

Magalhaes, Juliana G. de S.; Polinko, Adam P.; Amoroso, Mariano MartinIcon ; Kohli, Gursimran S.; Larson, Bruce C.
Fecha de publicación: 05/2022
Editorial: Elsevier Science
Revista: Ecological Modelling
ISSN: 0304-3800
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Silvicultura

Resumen

PredictingTreeGrowth is free and open-source application software written in Python 3.7 that allows easy and fast development of predictive models using the Recurrent Neural Network (RNN)/Long Short-Term Memory (LSTM) framework. RNNs have an upgraded architecture able to capture tree growth mechanisms related to time ordering and size dependence. The motivation for this App is to demystify the use of Machine Learning algorithms and allow accessibility of Machine Learning algorithms by the scientific community. Its simple graphical user interface (GUI) provides straightforward tools for building predictive models with the RNN algorithm.
Palabras clave: INDIVIDUAL TREE GROWTH MODELLING , MACHINE LEARNING ALGORITHMS , RECURRENT NEURAL NETWORK , SOFTWARE
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/190854
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2022.109932
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304380022000552
Colecciones
Articulos (IRNAD)
Articulos de INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN RECURSOS NATURALES, AGROECOLOGIA Y DESARROLLO RURAL
Citación
Magalhaes, Juliana G. de S.; Polinko, Adam P.; Amoroso, Mariano Martin; Kohli, Gursimran S.; Larson, Bruce C.; The Predicting Tree Growth App: an algorithmic approach to modelling individual tree growth; Elsevier Science; Ecological Modelling; 467; 109932; 5-2022; 1-5
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