机译:探索预测性能:地理空间模型转换挑战的重新分析
Department of Climate and Space, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA;
The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory, Laurel, Maryland, USA;
Department of Climate and Space, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA;
Space Weather Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, Maryland, USA;
Community Coordinated Modeling Center, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, Maryland, USA;
Data models; Predictive models; Biological system modeling; Magnetosphere; Meteorology; Magnetometers; Magnetohydrodynamics;
机译:通过模块化融雪径流建模框架探索不确定性和模型预测性能概念
机译:探索实施供应商环境绩效评估模型的挑战:案例研究
机译:探索结合DEA的人工神经网络在铁路性能建模中的预测潜力
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机译:探索广义顺序统计软件可靠性模型的预测性能。
机译:使用时间相关的预测变量对事件时间数据进行联合建模的性能:基于向精神病数据过渡的评估
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机译:全社区验证地球空间模型地面磁场扰动预测以支持模型向运营过渡。