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李明昌; 梁书秀; 孙昭晨; 张光玉;
交通部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室;
大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室;
数据驱动模型; 人工神经网络; 海洋工程; 潮位; 潮流;
机译:基于混合神经网络的技术,可改善物理模型和数据驱动模型的流量预测:安第斯流域的方法和案例研究
机译:使用模拟数据研究基于模型和数据驱动的预测方法的不确定性处理能力
机译:基于物理的数值模型和数据驱动预测模型的非常短期洪水预测的比较研究
机译:基于有限控制集模型的预测方法在统一潮流控制器的潮流控制中的应用
机译:基于轨迹的方法,以预测在线健康社区中的用户潮流
机译:基于数据驱动方法的患者患有幼虫治疗患者的神经生物学影响:基于数据驱动方法的全脑功能连通性研究
机译:基于混合神经网络的技术,提高物理和数据驱动模型的流量预测:Andean流域的方法论和案例研究
机译:利用数据驱动和基于模型的方法在热应力加速老化下预测功率mosfets。
机译:管理储层和/或天然气工程的方法,对地质模型,数值模型和分析进行初步研究,对经济和风险进行分析研究,以产生产量和储量的预测,并确定针对产量和储量预测的一系列设施要求,以及许多环境考虑因素,使ADO可以与综合储层的优化方法结合使用。
机译:从日历切换到预测性维护:基于精简和快速软件的解决方案编排数据驱动的预测模型
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