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肖远航; 李凡; 刘飞; 朱志航; 张恒; 谢嘉;
吉林建筑大学测绘与勘查工程学院;
深基坑; 支护结构; 位移预测; RBF神经网络;
机译:报告大纲网络研究的研究结果来自冶金设备和控制技术的关键实验室(基于BP-RBF-RBF-GRNN神经网络模型和比例危害模型的预测和预测维护优化)
机译:基于稀疏二次RBF神经网络的全球水平辐照度预测新方法
机译:基于改进PSO-BP神经网络的深基坑地面沉降预测研究
机译:基于最小二乘支持向量机的深基坑水平位移预测研究
机译:基于RBF神经网络的非线性随机系统的广义预测控制。
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:基于多个离子态的Dirac-slater计算解释119个sn异构体位移和3D 5/2核心水平位移
机译:基于径向基函数神经网络(RBF-NN)的5G和超越(B5G)网络的室内通道统计特性预测
机译:基于RBF神经网络预测控制的双输入双输出球磨机控制系统及控制方法
机译:基于RBF基于神经网络的海面风速反转从海洋雷达图像
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