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机译:新型集成支持向量机和频率比法的洪水敏感性分析及其验证。
Univ Putra Malaysia, Dept Civil Engn, Fac Engn, Geospatial Informat Sci Res Ctr GISRC, Serdang 43400, Selangor, Malaysia;
Univ Putra Malaysia, Dept Civil Engn, Fac Engn, Geospatial Informat Sci Res Ctr GISRC, Serdang 43400, Selangor, Malaysia;
Univ Putra Malaysia, Dept Civil Engn, Fac Engn, Geospatial Informat Sci Res Ctr GISRC, Serdang 43400, Selangor, Malaysia;
Flood susceptibility; Support vector machine (SVM); Decision tree (DT); Remote sensing; GIS; Malaysia;
机译:使用多元判别分析,分类和回归树以及支持向量机对洪水敏感性进行整体预测
机译:使用多元判别分析,分类和回归树的洪水易感性的集合预测,以及支持向量机
机译:Logitboost合奏的评估与比较,Fisher的Linear判别分析,Logistic回归和支持拦截敏感性映射方法的方法
机译:基于GIS的支持向量机和粒子群优化算法的洪水敏感性制图:以印度北阿坎德邦为例
机译:橡树岭冰a地区的洪水预报:洪水频率分析方法的比较以及与基于Web的空间决策支持服务的集成。
机译:基于证据置信函数和支持向量机的基于GIS的洪水敏感性制图新集成技术:澳大利亚布里斯班
机译:洪水易感性映射使用新的集合权重 - 在GIS中的证据和支持向量机模型
机译:规则集合方法与支持向量机的数值比较