机译:通过将输入变量贡献方法应用于人工神经网络模型来选择天麻(甲壳纲,等足类)的栖息地适应性变量
Department of Applied Ecology and Environmental Biology, Laboratory of Environmental Toxicology and Aquatic Ecology, Ghent University, J. Plateaustraat 22, 9000 Ghent, Belgium Laboratory of Environmental Toxicology and Aquatic Ecology, Ghent University, J. Plateaustraat 22, 9000 Ghent, Belgium;
Department of Applied Ecology and Environmental Biology, Laboratory of Environmental Toxicology and Aquatic Ecology, Ghent University, J. Plateaustraat 22, 9000 Ghent, Belgium Flemish Environment Agency, Zandvoordestraat 375, 8400 Ostend, Belgium;
LADYBIO UMR 5172, CNRS-University Paul Sabatier, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse, France;
Department of Applied Ecology and Environmental Biology, Laboratory of Environmental Toxicology and Aquatic Ecology, Ghent University, J. Plateaustraat 22, 9000 Ghent, Belgium;
biological assessment; environmental impact; macroinvertebrates; predictive modelling; rivers; sensitivity analysis; multiple regression;
机译:四种输入可变选择方法的全面比较,用于人工神经网络流量预测模型
机译:通过使用输入变量选择的先进方法将神经网络和模糊模型相结合来进行流量预测
机译:提取人工神经网络模型中变量贡献的方法 - 该固有不稳定性的比较
机译:使用永久曲线研究人工神经网络模型中输入变量的贡献:一种新的提议方法
机译:通过鉴定使用人工神经网络的输入变量的最佳组合来开发增强的排放因子
机译:使用新型输入变量的人工神经网络建模城市空气污染物浓度
机译:用韩国输入变量的人工神经网络模型使用人工神经网络模型的光伏代预测
机译:北美Epigean物种asellus(甲壳动物:Isopoda)的修订。史密森尼对动物学的贡献,第49号