机译:极限学习机方法预测乌尔米亚湖的水位
Univ Tabriz, Water Engn Dept, Fac Agr, Tabriz, Iran;
Univ Malaya, Fac Comp Sci & Informat Technol, Dept Comp Syst & Technol, Kuala Lumpur 50603, Malaysia;
Canik Basari Univ, Architectural & Engn Fac, Dept Civil Engn, Samsun, Turkey;
Univ Tabriz, Water Engn Dept, Fac Agr, Tabriz, Iran;
Univ Hawaii, Dept Civil & Environm Engn, Manoa, HI USA|Univ Hawaii, Water Resources Res Ctr, Manoa, HI USA;
Islamic Azad Univ, Ahar Branch, Dept Comp Engn, Ahar, Iran;
Univ Tabriz, Dept Civil Engn, Tabriz, Iran;
Extreme Learning Machine (ELM); Water level; Time series; Urmia Lake;
机译:使用Minimax概率机回归,相关向量机,高斯过程回归和极限学习机预测湖泊水位波动
机译:Urmia湖水深度建模采用极端学习机改进的灰狼优化器混合算法
机译:运用分析,线性统计和智能方法预测Urmia湖水位波动
机译:利用越南地形和气象数据预测森林火灾的极限学习机方法
机译:使用机器学习方法识别有影响力的气候指标,预测长期流量和大盐湖海拔。
机译:开发可解释的基于机器学习的个性化痴呆风险预测模型:具有集合学习算法的转移学习方法
机译:使用卫星数据估算Urmia湖泊的水位:机器学习方法