机译:市政固体废物剪切模量的预测(MSW):机器学习技术的应用
Temple Univ Dept Civil & Environm Engn 1947 N 12th St Philadelphia PA 19122 USA;
Shahrood Univ Technol Sch Civil Engn POB 3619995161 Shahrood Iran;
Univ Tehran Dept Civil Engn Tehran Iran;
Sirjan Univ Technol Dept Civil Engn Sirjan Iran;
Purdue Univ Dept Agron W Lafayette IN 47907 USA;
Purdue Univ Lyles Sch Civil Engn W Lafayette IN 47907 USA;
Municipal solid waste; Cyclic triaxial test; Shear modulus; Artificial neural network (ANN); Multivariate adaptive regression splines; (MARS); Multi-gene genetic programming (MGGP); M5 model tree (M5Tree);
机译:高湿度城固体废物中氢炭特性的多任务预测及优化:机器学习对废物对资源的应用
机译:城市生活垃圾(MSW)的应力应变行为和抗剪强度
机译:班加罗尔经过机械生物处理的城市生活垃圾(MBT-MSW)的抗剪强度特性
机译:城市固体废物(MSW)的剪切强度:超出了“内聚力”和摩擦角的原始值
机译:利用在线公共数据的风险检测和预测:机器学习技术在供应链风险管理中的应用
机译:采用机器学习技术预测与波速和谐振频率相关的动态模量与波速和谐振频率相关的混凝土压缩强度
机译:使用多元回归和遗传编程技术,从最终分析中获得城市固体废物更高的加热值预测