Predictive models; Time series analysis; Rivers; Data models; Biological system modeling; Computational modeling; Smoothing methods;
机译:应用新型混合MLP-FFA方法预测生化需氧量和溶解氧的多层感知器(MLP)神经网络模型的不确定性评估:以兰加特河为例
机译:利用水样变量预测溶解氧,生化需氧量和化学需氧量:马来西亚雪兰莪河案例研究
机译:使用人工神经网络(ANN)通过生化需氧量和化学需氧量预测苏尔马河中的溶解氧
机译:使用α-剪裁Arima模型对Chaophraya河流的生物化学氧需求预测
机译:阿萨巴斯卡河中的溶解氧模型和沉积物需氧量研究。
机译:使用SARIMA-SDGM混合预测模型在不同数据收集时间间隔下的短期交通速度预测
机译:利用人工神经网络(aNNs)预测生化需氧量和化学需氧量对苏尔马河溶解氧的影响
机译:小Youghiogheny河的碳质生化需氧量(CBOD)和氮气生化需氧量(NBOD)的最大日负荷总量。