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卜义惠; 赵洪宾; 周建华;
哈尔滨工业大学市政环境工程学院;
城市用水量; 径向基函数网络; 预测模型;
机译:Jan Adamowski和Christina Karapataki讨论了“用于城市高峰用水量预测的多元回归与人工神经网络的比较:不同ANN学习算法的评估”
机译:广义回归神经网络用于城市用水量预测
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机译:基于QPSO-RBF神经网络的城市用水量预测
机译:城市交通网络安全评估的事故预测模型。
机译:基于RBF神经网络的钣金夹具定位布局设计与优化的预测模型的开发。
机译:利用灰色预测模型预测中国重庆市的用水需求及城市用水量可持续发展的建议
机译:城市交通控制系统的网络流量仿真。第二阶段。第5卷.UTCs-1应用手册。网络仿真模型。
机译:供水系统城市用水量的预测方法
机译:使用径向基函数(RBF)模型和核磁共振(NMR)数据预测总有机碳(TOC)
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