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第一章绪论
第二章小波分析的基本理论
第三章神经网络的基本理论
第四章小波分析应用于大气污染物浓度时间序列年变化规律和突变特性分析
第五章小波分析与时间序列应用于大气污染物浓度预测
第六章神经网络预测模型输入样本的研究
第七章大气污染物浓度的分段神经网络预测
第八章“松散型”小波网络在大气污染物浓度预测中的应用
第九章结论
致 谢
参考文献
攻读博士学位期间发表论文和科研成果
陈柳;
西安建筑科技大学;
大气污染预测; 小波分析; 神经网络; 时间序列;
机译:经常性的神经网络和随机林分析和准确预测大气污染物 - 中国杭州案例研究
机译:基于神经网络的小波分析预处理样本数据预测太阳辐照度的研究
机译:将人工神经网络应用于股票价格预测和方向性预测指标的改进-PETR4案例研究,巴西巴西国家石油公司
机译:人工神经网络是否可以应用于估计大气污染物?
机译:通过将小波分析应用于地磁图来研究磁暴电流系统。
机译:基于深度卷积神经网络的Interictoral-Preictal型脑室预测:应用于焦皮层发育不良类型-II
机译:小波分析和人工神经网络的组合应用于日常宇宙射线冲动的预测
机译:使用Broyden-Fletcher-Goldfarb-shanno(BFGs)训练算法和分子描述符的神经网络教程应用于通过定量结构性质关系(QspR)的发展预测介电常数
机译:预测大气污染物浓度的方法和装置以及预测大气污染物浓度的程序和装置
机译:神经网络的潜伏期预测研究方法无效
机译:神经网络应用于经济模型的利率预测系统
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