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李志生; 梁锡冠; 金宇凯; 张华刚; 欧耀春;
广东工业大学土木与交通工程学院 广州510006;
周期特征; 机器学习; PM2.5影响因素; LightGBM; PM2.5预测;
机译:基于多源数据的北京市PM2.5浓度相关性分析和短期预测
机译:基于模型分解分析的2013-2017年北京市PM2.5空气质量改善中减排的主导作用
机译:基于广义加性模型的北京市PM2.5浓度影响因素分析
机译:基于光散射理论的北京市PM2.5浓度与能见度的关系研究
机译:审计师的决策;排序效果的对比分析和对比/惊奇模型的预测有效性的检验。
机译:基于竞争风险模型的北京市老年人冠心病十年风险预测新风险评分
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机译:基于2011年国家排放清单的住宅燃料燃烧排放的光化学模型pm2.5源解析。
机译:能够产生基于人工智能的基于人工智能的预测模型,以预测两种药物与操作方法的混合效果
机译:能够产生基于人工智能的预测模型的电子设备,以预测两种药物与其操作方法的混合效果
机译:基于分层基于概念的数据中心功率使用效果预测的神经网络模型
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