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郑国威;
长安大学;
小波分解; 主成分分析; 改进; 浓度;
机译:基于改进小波神经网络的PM2.5浓度多模型集合预测
机译:基于小波分析和改进土地利用回归模型的广州市PM2.5浓度时空特征探索
机译:基于小波神经网络的PM2.5浓度多模型集合预测方法
机译:流行病学研究中辛辛那提中央空气质量监测数据的时间内插值模型:PM2.5使用正矩阵分解的PM2.5源分配(PMF)
机译:使用基于WT-VMD的分解方法和差分传播改进的反向传播神经网络进行日前PM2.5浓度预测
机译:基于WT-VmD的分解方法和差分进化改进的Bp神经网络进行日前pm2.5浓度预测
机译:基于小波变换的脑电信号分解与改进谱分析。
机译:区域PM2.5浓度的预测方法和系统
机译:基于更新预测提升方案的自适应小波变换设备和方法,相同记录介质的小波变换设备和方法
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