机译:两阶段前馈神经元网络的泥沙产量预测新方法-结合重力搜索算法的粒子群优化模型
Rani Durgavati Univ, Dept Math & Comp Sci, Jabalpur, India;
Univ Tabriz, Dept Water Engn, Tabriz, Iran|Near East Univ, Fac Engn, 10 Mersin, TR-99138 Nicosia, North Cyprus, Turkey;
Univ Southern Queensland, Inst Agr & Environm, Sch Agr Computat & Environm Sci, Springfield, Qld 4300, Australia;
Univ Mohaghegh Ardabili, Dept Water Engn, Ardebil, Iran;
Rani Durgavati Univ, Dept Math & Comp Sci, Jabalpur, India;
Univ Tabriz, Dept Water Engn, Tabriz, Iran;
Neural networks; PSO algorithm; GSA algorithm; Sediment load; Modelling;
机译:与引力搜索算法集成的二相前馈神经元网络粒子群泥浆优化模型的新方法
机译:使用混合粒子群优化和引力搜索算法训练前馈神经网络
机译:人工神经网络-粒子群算法在气体凝结露点压力预测中的应用及与高斯回归的比较-粒子群算法
机译:使用粒子群优化和引力搜索算法预测能耗
机译:群算法的探索:混合粒子群优化和自适应文化模型算法。
机译:基于粒子群优化和引力搜索算法的浮选过程前馈神经网络软传感器建模
机译:基于混合人工神经网络粒子群的电能管理在智能房屋中提供了综合整合的两级非侵入式负荷监测过程