机译:使用随机时间序列,神经网络,基于过程和贝叶斯模型的短期流量预测比较
Virginia Tech Dept Biol Syst Engn Blacksburg VA 24061 USA;
NOAA North Cent River Forecast Ctr Natl Weather Serv Minneapolis MN USA;
Univ Maryland Eastern Shore Dept Agr Food & Resource Sci Princess Anne MD USA;
USDA ARS Pasture Syst & Watershed Management Res Unit University Pk PA USA;
SWAT-VSA; ANNs; ARMA; Forecasting; Stochastic model; Process-based model; Bayesian model;
机译:人工神经网络和自适应神经模糊推理系统模型在短期流量预测中的应用
机译:农业流域基于过程的人工神经网络建模方法的比较
机译:基于时间序列模型与人工神经网络相结合的风力发电时间序列的创新混合模型
机译:混合聚类-时间序列-贝叶斯神经网络短期负荷预测方法
机译:将回归模型和ARIMA模型与神经网络模型进行比较,以预测White Clay Creek的日流量。
机译:基于萤火虫算法的变分分解与BP神经网络的太阳黑子时间序列混合预测模型
机译:通过神经网络贝叶斯方法近似的随机输出预测降雨时间序列