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On-line least squares support vector machine algorithm in gas prediction
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摘要：
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Spatial prediction of landslide susceptibility using GIS-based statistical and machine learning mode
Landslide susceptibility mapping
Statistical model
Machine learning model
Four cases
Least-Squares及Galerkin谱元方法求解环形区域内的泊松方程
Least-Squares变分
Galerkin变分
谱元方法
Poisson方程
极坐标系
基于层次分析法权重和灰色服务器负载预测的云计算on-line迁移策略
层次分析法
云计算
虚拟机迁移
负载均衡
服务器
内容分析
关键词云
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文献信息
| 篇名 | On-line least squares support vector machine algorithm in gas prediction | ||
| 来源期刊 | 矿业科学技术 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 支持向量机算法 最小二乘支持向量机 瓦斯预测 在线 安全预测 机器学习算法 SVM 气体排放量 | ||
| 年，卷（期） | kykxjsc,（2） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 194-198 | |
| 页数 | 5页 | 分类号 | TP274 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
五维指标
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研究主题发展历程
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支持向量机算法
最小二乘支持向量机
瓦斯预测
在线
安全预测
机器学习算法
SVM
气体排放量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
矿业科学技术
主办单位：
中国矿业大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1674-5264
CN：
CN 32-1792/TD
开本：
出版地：
江苏徐州中国矿业大学
邮发代号：
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
504
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0
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