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丁武; 马媛; 杜诗蕾; 李海辰; 丁公博; 王超;
华中科技大学水电与数字化工程学院;
武汉430074;
太湖流域管理局水文局(信息中心);
上海200434;
中国水利水电科学研究院;
北京100038;
机器学习; 多元时间序列; 水文趋势预测; 时间序列数据挖掘; 相似性度量;
机译:建立时间序列趋势结构模型以从水文气象时间序列数据中挖掘潜在的水文信息
机译:使用基于小波的特征向量和神经网络挖掘时间序列数据中的相似性
机译:具有基于形状的相似性的时间序列数据挖掘的位级别表示
机译:多元时间序列相似性分析及其在水文数据挖掘中的一种新方法
机译:多元遥感时间序列中的土地转变:利用季节性趋势来表征和分类2001-2009年期间阿拉斯加的土地覆盖变化。
机译:TSARM-UDP:基于最新模式的有效时间序列关联规则挖掘算法
机译:基于相似性的神经模糊网络和遗传算法的多元时间序列模型发现
机译:基于多元自适应回归样条(maRs)的时间序列非线性建模。
机译:基于模式的数据点时间序列预测的方法金融市场,涉及确定时间序列的当前部分和其他部分之间的相似性
机译:确定时间序列数据相似性的装置和程序,记录介质以及确定时间序列数据相似性的方法
机译:作为数字水文学数据生成装置,关于数字水文学的水文学数据的趋势图
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