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【2h】

A fusion-based neural network methodology for monthly reservoir inflow prediction using MODIS products

机译：一种基于融合的神经网络方法，用于使用MODIS产品的每月储层流入预测

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Mahboubeh Ghazali; Tooraj Honar; Mohammad Reza Nikoo;
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年度 2018
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1. A fusion-based neural network methodology for monthly reservoir inflow prediction using MODIS products [J] . Ghazali Mahboubeh, Honar Tooraj, Nikoo Mohammad Reza Hydrological sciences journal . 2018,第13a16期

机译：基于融合的神经网络方法，利用MODIS产品预测储层每月流量
2. Integrated SARIMA with Neuro-Fuzzy Systems and Neural Networks for Monthly Inflow Prediction [J] . Moeeni Hamid, Bonakdari Hossein, Ebtehaj Isa Water Resources Management . 2017,第7期

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3. Comparison of the ARMA, ARIMA, and the autoregressive artificial neural network models in forecasting the monthly inflow of Dez dam reservoir [J] . Valipour M., Banihabib M.E., Behbahani S.M.R. Journal of Hydrology . 2013,第Null期

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4. SYNTHETIC GENERATION OF MONTHLY RESERVOIR INFLOWS BY AN INPUT DELAYED NEURAL NETWORK [C] . Camilo A. S. de FARIAS, Koichi SUZUKI, Akihiro KADOTA, 水工学講演会 . 2007

机译：输入延迟神经网络综合生成月储量
5. The application of multivariate statistics and neural networks to the prediction of reservoir parameters using seismic attributes. [D] . Russell, Brian Henderson. 2004

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6. Artificial Neural Network and Response Surface Methodology Modeling in Ionic Conductivity Predictions of Phthaloylchitosan-Based Gel Polymer Electrolyte [O] . Ahmad Danial Azzahari, Siti Nor Farhana Yusuf, Vidhya Selvanathan, 2016

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