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孙涛; 李纪人; 潘世兵;
中国水利水电科学研究院,北京,100044;
人工神经网络; BP算法; 地下水系统; 模拟; 预测; 优化;
机译:小波人工神经网络(WANN)和人工神经网络(ANN)地下水位预测模型的比较研究
机译:基于人工神经网络(ANN)模型建立废热系统中混合纳米流体导热系数的预测模型
机译:人工神经网络(ANNS)模型预测越南水泥稳定砂土的抗压强度
机译:基于人工神经网络(ANN)预测变压器设计空载损耗的应用研究
机译:利用人工神经网络(ANN)模型预测路面性能
机译:使用人工神经网络(ANNs)模型预测重症监护病房(ICU)的结果和住院时间
机译:一种人工神经网络 - 粒子群优化(Ann-PSO)方法预测地下水资源中的重金属污染
机译:远程遥感在河流预测中的应用研究Ⅱ - 详细技术报告:Nasa - IBm流量预测模型用户指南
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的极性,并根据分子描述器中包含多个参数的值来描述人工神经网络
机译:用于预测纯有机化合物形成标准状态焓的多线性回归-人工神经网络混合模型,该方法可以通过使用分子结合来预测形成标准人工神经网络,从而形成人工神经网络
机译:混合MLR(多线性回归)-ANN(人工神经网络)模型,用于预测纯有机化合物理想气体的热容量
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