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机译:基于不同自然启发优化算法的短期水文干旱预测与人工神经网络杂交
Duy Tan Univ Inst Res & Dev Da Nang 550000 Vietnam;
Vali E Asr Univ Rafsanjan Tech & Engn Fac Dept Civil Engn Rafsanjan Iran;
Obuda Univ Kalman Kando Fac Elect Engn H-1034 Budapest Hungary|Bauhaus Univ Weimar Inst Struct Mech D-99423 Weimar Germany|Oxford Brookes Univ Sch Built Environm Oxford OX3 0BP England|J Selye Univ Dept Math & Informat Komarno 94501 Slovakia;
Ton Duc Thang Univ Dartment Management Sci & Technol Dev Ho Chi Minh Vietnam|Ton Duc Thang Univ Fac Informat Technol Ho Chi Minh Vietnam;
Hydrological drought; precipitation; machine learning; hydrology; SPI; PSO; SSA; BBO; GOA;
机译:人工神经网络与最小二乘支持向量机算法相结合的短期负荷预测
机译:结合人工神经网络(ANN)使用修正的地表水供应指数(SWSI)和水流干旱指数(SDI)进行水文干旱预测
机译:遗传算法的混合粒子群优化训练人工神经网络进行短期负荷预测
机译:通过用人工神经网络杂交全球和Mesoscale预测模型的短期风速预测
机译:基于FPGA的促进者的人工神经网络优化:低数字精度,稀疏性和进化算法的探索
机译:基于生物地理优化算法的模糊小波神经网络预测短期交通流量
机译:基于不同自然启发优化算法的短期水文干旱预测与人工神经网络杂交