机译:支持向量机在线模型的地铁短期乘车量预测
Tongji Zhejiang Coll, Dept Transportat Engn, Jiaxing 314000, Peoples R China;
Southeast Univ, Intelligent Transportat Syst Inst, Minist Educ, Nanjing 211189, Jiangsu, Peoples R China;
Texas A&M Univ, Zachry Dept Civil Engn, 3136 TAMU, College Stn, TX USA;
Southeast Univ, Intelligent Transportat Syst Inst, Minist Educ, Nanjing 211189, Jiangsu, Peoples R China;
机译:支持向量机在线模型的地铁短期乘车量预测
机译:一种用于短期风速预测和分析的强大组合方法-使用GPR(ARIMA(自回归综合移动平均值),ELM(极限学习机),SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘SVM)预测进行组合高斯过程回归模型
机译:在短期功率负荷预测中比较改进的支持向量机的相关矢量机器
机译:支持向量机混合在线模型的城市轨道交通短期客流预测
机译:重新思考预警系统:使用基于径向的支持向量机预测货币危机
机译:支持向量机(SVM)模型上的数据可预测光伏发电
机译:在短期功率负荷预测中比较改进的支持向量机的相关矢量机器