机译:基于多元自适应回归样条的钢带力学性能预测
R & D Division, Tata Steel, Jamshedpur, India;
data mining; mars; property prediction; soft computing; statistics; steel;
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:学习通过使用多变量自适应回归样条和圆锥多变量自适应回归样条排列
机译:随机森林时间序列,支持向量回归和多元自适应回归样条模型在降雪预测中的应用(以伊朗扎格罗斯中部的Alvand为例)
机译:外汇速率预测:使用混沌理论和多变量自适应回归样条的混合方法
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:截面时间序列和多元自适应回归样条模型用于使用双标记水预测儿童和青少年能源支出的验证
机译:多变量自适应回归均衡数据挖掘矿物棕色商业层鸡品种体重预测
机译:G / spLINEs:弗里德曼多元自适应回归样条(maRs)算法与Holland遗传算法的混合