文献
J-GLOBAL ID:202202275771697012
整理番号:22A0895620
遺伝的アルゴリズムを用いた主成分分析と改良型極端学習機械アルゴリズムに基づく地下水源同定:中国,遼寧省,Dagushan鉄鉱山からの事例研究【JST・京大機械翻訳】
Groundwater source identification based on principal component analysis and improved extreme learning machine algorithm using the genetic algorithm: a case study from the Dagushan iron mine, Liaoning Province, China
著者 (4件):
Hao Qian
(School of Water Resources and Environment, China University of Geosciences, Beijing, China)
,
Wu Xiong
(School of Water Resources and Environment, China University of Geosciences, Beijing, China)
,
Mu Wenping
(School of Engineering and Technology, China University of Geosciences, Beijing, China)
,
Yu Fan
(Institute of Systems Engineering, Beijing, China)
資料名:
Arabian Journal of Geosciences
(Arabian Journal of Geosciences)
巻:
15
号:
6
ページ:
536
発行年:
2022年
JST資料番号:
W4050A
ISSN:
1866-7511
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)