机译:用于PM_(10)预测的简单前馈神经网络:与径向基函数网络和多元线性回归模型的比较
Department of Chemistry, University of Bari, Via E. Orabona 4, 70126 Bari, Italy;
Department of Chemistry, University of Bari, Via E. Orabona 4, 70126 Bari, Italy;
Department of Chemistry, University of Bari, Via E. Orabona 4, 70126 Bari, Italy;
Department of Chemistry, University of Bari, Via E. Orabona 4, 70126 Bari, Italy;
PM_(10); forecast; neural network; multivariate linear regression;
机译:用于PM 10 sub>预测的简单前馈神经网络:与径向基函数网络和多元线性回归模型的比较
机译:利用广义回归神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)对阿尔及利亚北部的日参考蒸散量(ET0 sub>)进行建模:一项对比研究
机译:使用广义回归神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)对阿尔及利亚北部的每日参考蒸散量(ET0)进行建模:一项比较研究
机译:预测颗粒物质(PM_(10))浓度:径向基函数神经网络方法
机译:嵌入式径向基函数网络可补偿非线性动态系统的建模不确定性。
机译:基于多线性和径向基函数神经网络的QSPR模型的比较用于预测有机化合物的临界温度临界压力和中心因子
机译:使用支持向量机,径向基函数神经网络和多元线性回归的QsaR / QspR相关性的比较研究