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郑为中; 史其信;
清华大学交通研究所,北京,100084;
交通工程; 短期交通量预测; 贝叶斯组合模型; 神经网络模型;
机译:深度学习的短期交通量预测的改进贝叶斯组合模型
机译:贝叶斯优化算法基于变分模式分解和考虑相关因素的长短期记忆网络的混合短期负荷预测模型
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机译:基于1次贝叶斯的模型设定管理方法,具有各种饲料组合物蒸汽重整预测的案例研究
机译:针对嘈杂的响应问题的改进贝叶斯克里金法和基于贝叶斯信任度的基于可靠性的设计优化。
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机译:用于生成带有类别贝叶斯层次模型的品牌贝叶斯层次模型的系统和方法
机译:基于贝叶斯峰选择和监测设备的基于贝叶斯峰值选择和相同的监测设备确定方法的方法
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