机译:进化人工智能模型通过合作搜索算法和多种尺度的极端学习机非稳定水文时间序列预测
Huazhong Univ Sci &
Technol Sch Hydropower &
Informat Engn Wuhan 430074 Peoples R China;
ChangJiang Water Resources Commiss Bur Hydrol Wuhan 430010 Peoples R China;
China Yangtze Power Co Ltd Dept Water Resources Management Yichang 443133 Peoples R China;
China Yangtze Power Co Ltd Dept Water Resources Management Yichang 443133 Peoples R China;
China Yangtze Power Co Ltd Dept Water Resources Management Yichang 443133 Peoples R China;
Hydrological forecasting; Extreme learning machine; Cooperation search algorithm; Artificial intelligence; Machine learning; Evolutionary algorithm;
机译:基于引力搜索算法和变分模式分解的极限学习机年流量时间序列预测
机译:基于改进的基于内核的增量极限学习机,具有固定预算的非标准时间序列预测
机译:基于极限学习机的新权重设定策略的非平稳时间序列在线顺序预测
机译:基于和谐搜索的水文时间序列预测优化极限学习机
机译:关于时间序列计量经济学的两篇文章:亚洲危机的多个时间序列分析以及非平稳结构向量自回归模型的估计和推断。
机译:基于模型的机器学习方法从非平稳生命周期时间序列中探寻自主调节
机译:预测显着波高;嵌套网格数值模型与人工神经网络,极端学习和支持向量机的机器学习模型的比较
机译:混合频率观测非平稳库存和流动时间序列的模型估计,预测和信号提取。