Anglia Polytechnic University, Cambridge CBT 1PT, U.K.;
air pollution prediction; empirical modelling; machine learning; PM_(10);
机译:使用广义添加剂模型和机器学习方法预测监测网站的PM_(2.5)浓度在监测网站的位置和NO_X的位置:伦敦的案例研究
机译:使用土地使用回归和机器学习方法预测住宅室内PM_(2.5)浓度的实用框架
机译:预测使用增强机器学习方法和纳入人类活动模式的管道管道PM_(2.5)浓度
机译:芬兰赫尔辛基预测PM_(10)浓度的四种机器学习方法的比较
机译:工程原理与机器学习分类方法的比较在预测头颈癌患者治疗结果中的应用。
机译:机器学习方法和常规回归的多中心预测用于预测病房的临床恶化
机译:应用机器学习方法管理城市浓度的交通相关颗粒物质(PM10和PM2.5)