机译:集成小波-bootstrap-神经网络模型的城市需水量预测和不确定性评估
Department of Soil and Water Engineering, College of Agricultural and Technology, Anand Agricultural University, Godhra, Gujarat, India;
Department of Bioresource Engineering, McGill University, Ste Anne de Bellevue, 21 111 Lakeshore Road, Quebec H9X 3V9, Canada;
机译:使用基于引导的人工神经网络(BANN)进行不确定性评估和整体洪水预报
机译:通过小波去噪和神经网络模型预测城市需水量。案例研究:意大利锡拉库扎市
机译:使用模型条件处理器(MCP)在需水量预测框架内评估预测不确定性
机译:使用模型条件处理器评估水需求预测框架内的预测不确定性
机译:城市发展模式对跨越城域集水区径流峰值流量的影响及其流闪烁:评估物理和数据驱动模型的实时合奏洪水预测性能
机译:灰色预测模型预测重庆市的需水量及城市用水可持续发展的建议
机译:使用模型条件处理器评估水需求预测框架内的预测不确定性
机译:矿业需求模型:非燃料矿产需求预测中数学模型有用性的评估