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机译:利用人工神经网络和传统数学模型预测印度马哈纳迪河流域的悬浮泥沙产量
Department of Geological and Mining Engineering and Sciences, Michigan Technological University;
Department of Mining Engineering, National Institute of Technology;
Department of Earth and Atmospheric Sciences, National Institute of Technology;
Suspended sediment yield; Artificial neural network; Water discharge; Mahanadi river;
机译:人工神经网络估算沉积沉积物产量的多目标遗传算法优化,印度Mahanadi河流域
机译:基于遗传算法的人工智能模型的悬浮泥沙产量估算:以印度马哈纳迪河为例
机译:Ajai Singh,Mohd Imtiyaz,R.K。Isaac和D.M.Denis讨论了“印度东部流域单一测量站的泥沙产量预测的人工神经网络模型比较”
机译:印度Mahanadi河流系统电话盆地的洪水频率分析,使用年度最大和锅洪水数据
机译:使用地理信息系统(GIS)和水蚀预测项目模型(WEPP)获得土壤可蚀性参数,以预测美国马里兰州蒙哥马利县城市化子盆地的沉积物产量。
机译:比利时佛兰德斯夸尔姆河流域大型无脊椎动物群落的人工神经网络(ANN)模型开发方法的比较
机译:悬浮沉积物估计人工神经网络与沉积物曲线建模的比较研究(案例研究:Lokapavani River盆地)