机译:人工神经网络和决策树算法对印度城市交叉口的时空臭氧(O_3)和氮氧化物(NO_x)浓度进行建模和预测
Dept. of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee 247667, India;
Dept. of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee 247667, India;
Dept. of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee 247667, India;
Dept. of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Guwahati 781039, India;
Artificial neural network; Decision tree; Prediction; Meteorology; Traffic intersection; Air pollution; Ambient air quality;
机译:Chandrra Sekar,C.S.P.Ojha,B.R.Gurjar和Manish Kumar Goyal讨论了``印度城市交叉口的小时大气臭氧(O_3)和氮氧化物(NO_x)浓度的建模和预测''的讨论
机译:利用人工神经网络预测海得拉巴市环境空气中的二氧化氮和臭氧浓度
机译:使用人工神经网络对每小时NO_x浓度进行建模
机译:利用人工神经网络分解伦敦市中心的每小时NO_X浓度的排放和气象成分
机译:评估德克萨斯州休斯顿市空气质量模型预测的臭氧浓度,其特征在于每小时的大变化
机译:浅层滑坡敏感性图:逻辑模型树逻辑回归朴素贝叶斯树人工神经网络和支持向量机算法之间的比较
机译:人工神经网络在环境臭氧浓度建模与预测中的应用
机译:开路和常规点监测器的同时校准,用于测量二氧化硫,臭氧和二氧化氮的环境空气浓度