1) multiple wavelet neural network model
多重小波网络模型
2) wavelet network model
小波网络模型
1.
Study on wavelet network model and its application to the prediction of daily discharge;
日流量预测的小波网络模型初探
2.
A wavelet network model is recommended based on absorbing the multi-distinguishing function of wavelet analysis and the nonlinear ability of artificial neural network,the model is applied to forecast the mid-long term annual runoff and monthly runoff of Qingjiang Geheyan reservoir,good effect is attained.
基于小波分析与人工神经网络提出一种小波网络模型,模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,预测精度较好。
3.
the wavelet network model,is presented by assimilating mult-resolving power of wavelet analysis and the nonlinear approaching capacity of the artificial neural network.
针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。
3) multiwavelet network
多小波网络
4) wavelet neural network model
小波神经网络模型
1.
Methods used in the study include wavelet analysis,wavelet neural network model, and GIS spatial analysis.
基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料,借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法,研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。
5) seepage model of multi-level fracture networks
多重裂隙网络渗流模型
6) multi level fracture network
多重裂隙网络模型
1.
Analysis of coupled seepage and stress fields in the area around the dam of Xiaowan hydropower station is executed by means of the model of multi level fracture network for coupled seepage and stress fields in rock mass and the finite element method.
采用岩体渗流场与应力场耦合分析的多重裂隙网络模型 ,对小湾水电站坝区建坝蓄水后的渗流场与应力场进行了三维有限元分析与计算。
补充资料：自治场多重散射波Xα方法
分子式：
CAS号：
性质：用于分子计算的Xα方程。在Xα方程基础上采用松饼罐头(muffin-tin)近似，将分子分为三个区：原子内区I，原子间区II和原子外区III，进而对其势能采取近似，然后根据Xα方程分别对三个区域利用边界条件建立久期方程并求解，从而得到分子轨道和能级。该方法计算简单，用过渡态概念计算的结果和能谱数据接近，而且适于原子簇的计算。但是其计算精度比从头算差，对共轭分子计算也不理想。
CAS号：
性质：用于分子计算的Xα方程。在Xα方程基础上采用松饼罐头(muffin-tin)近似，将分子分为三个区：原子内区I，原子间区II和原子外区III，进而对其势能采取近似，然后根据Xα方程分别对三个区域利用边界条件建立久期方程并求解，从而得到分子轨道和能级。该方法计算简单，用过渡态概念计算的结果和能谱数据接近，而且适于原子簇的计算。但是其计算精度比从头算差，对共轭分子计算也不理想。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条