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刘文博;
辽宁省交通高等专科学校物流管理系;
应急物资需求预测; 加权最小二乘支持向量机; 遗传算法;
机译:一种强大的可靠性预测方法,使用加权最小二乘支持向量机配备混沌修改粒子群优化和在线校正策略
机译:基于加权最小二乘支持向量机的二次使用锂离子电池的在线状态估算
机译:基于自适应加权最小二乘支持向量机的煤矿气体安全评估及改进的Dempster-Shafer证据理论
机译:基于最优组合预测方法的灾害应急物资需求预测
机译:使用支持向量机分类器预测蛋白质中的催化位点并保留预测方法。
机译:基于相关关系的需求预测方法
机译:基于相空间重构的间隔预测模型和加权最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气含量的时间序列
机译:住宅电力需求:一种基于技术的预测方法
机译:基于神经网络和支持向量机的红潮预测方法
机译:基于支持向量机的蛋白质相互作用预测方法
机译:基于自组织需求环的产品需求预测方法
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