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机译:多元自适应回归(MARS)和铰接超平面(HHP)用于销钉路面性能建模
University of Delaware, Department of Civil Engineering, 301 Dupont Hall, Newark, DE 19716, United States;
Peak Consulting, Conifer, CO 80433, United States;
University of Delaware, Department of Civil Engineering, 301 Dupont Hall, Newark, DE 19716, United States;
multivariate adaptive regression (MARS); hinged hyperplanes (HHPO); pavement performance modeling;
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)预测路面粗糙度的新技术
机译:使用多变量自适应回归花键(MARS),M5模型树(M5Tree)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型评估含有粗再生混凝土聚集体的混凝土机械性能
机译:决策树(DT),广义回归神经网络(GR)和多变量自适应回归花键(MARS)用于下水道管道沉积物运输的模型
机译:基于人工神经网络和多元自适应回归样条的路面粗糙度进阶建模
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)扩展单调缺失模式数据插补的回归方法,并应用于系统随机缺失研究(SMAR)研究设计
机译:测试多元自适应回归样条(MARS)作为TERRA-ASTER卫星图像土地覆盖分类的方法
机译:用多变量自适应回归花键(MARS)方法建模中爪哇省开放失业水平