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Mine water discharge prediction based on least squares support vector machines
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摘要：
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Least-Squares及Galerkin谱元方法求解环形区域内的泊松方程
Least-Squares变分
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Spatial prediction of landslide susceptibility using GIS-based statistical and machine learning mode
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Machine learning model
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Heavy metal
Band extraction
Partial least squares regression
Extreme learning machine
Near infrared spectroscopy
基于 MapReduce 的 H-mine 算法
分布式数据挖掘
MapReduce
H-mine
并行化
Hadoop
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文献信息
| 篇名 | Mine water discharge prediction based on least squares support vector machines | ||
| 来源期刊 | 矿业科学技术 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 混沌时间序列预测 最小二乘支持向量机 矿井水 排放 相空间重构理论 预测模型 统计学习理论 SVM | ||
| 年，卷（期） | kykxjsc_2010,（5） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 738-742 | |
| 页数 | 5页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
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混沌时间序列预测
最小二乘支持向量机
矿井水
排放
相空间重构理论
预测模型
统计学习理论
SVM
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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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