机译:基于广义AR(q)组合回归的充电桩运行异常率预测
机译:可解释的贝叶斯支持向量回归PCDD / F排放的广义预测和最优运行参数
机译:使用机器学习方法预测基本负荷运行的联合循环电厂的满负荷电力输出
机译:基于广义回归神经网络的结核病组合预测模型
机译:使用多变量判别分析(MDA),逻辑回归和营业现金流量(OCF)比率分析来预测公司破产:一种基于现金流量的方法。
机译:自回归综合移动平均线(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在横县肝炎发病率预测中的应用
机译:我们开发了一种科学创造力模型,并在稀有疾病领域进行测试。我们的模型基于对Rett综合征的深入案例研究的结果。档案分析,文献计量技术和专家调查与网络分析相结合,以确定最具创造力的科学家。首先,比较生成和组合创造力的替代措施。然后,我们推广了我们的结果,并提出了社会语义网络演化的随机模型。模型预测用多个罕见疾病专业网络进行测试。我们发现,一个领域的专家之间的新的科学合作增强了组合创造力。相反,新手的高入门率与生成创造力负相关。通过扩展这组有用的概念,创造性的科学家获得了中心地位。同时,通过增加科学界的中心地位,科学家们可以复制和推广他们的结果,从而促进科学范式的发展。