EI3098        利用机器学习算法预测高性能混凝土的抗压强度
EI3096        利用机器学习法预测再生骨料混凝土的弹性模量
EI3093        蒲公英优化的极端梯度增强与猫类提升分类：地震活动预测的新方法
EI3080        利用机器学习算法优化高性能混凝土抗压强度的预测
EI3071        增强加州承载比（CBR）预测的混合支持向量回归模型
EI2983        岩土工程中加州承载比预测的机器学习模型的比较分析
EI2975        用新型树模型估算纤维增强橡胶再生骨料混凝土的弯曲强度
EI2974        纤维增强橡胶再生骨料混凝土抗弯强度的混合随机森林系统
EI2888        利用混合机器学习与优化方法提高水质参数预测精度
EI2885         探索机器学习在预测土壤加州承载比值中的潜力
EI2820        蜜獾随机森林模型及其对玄武岩纤维增强水泥基复合材料抗拉力的应用
EI2815        埋箱管数值模拟：地面基础载荷影响的研究
EI2814        基于黑猩猩优化的玄武岩纤维钢筋混凝土的若干回归分析
EI2784        利用机器学习算法预测地基施工土壤最大干密度和最佳含水量：输入因素的综合分析
EI2776        稳定土壤最大干密度和最佳水分水量的机器学习方法
EI2417        高炉矿渣混凝土混合蜂蜜獾模型
EI2246        基于矮猫鼬优化ANFIS对季节性冻土静态强度的研究     
EI2006        采用优化最小二乘SVR进行粉煤灰和氧化镁膨胀添加剂等水泥浆体积膨胀估算
EI1883        利用k-最近邻方法和元启发式优化方法预测非排水剪切强度
EI1852        基于多层感知器的混合模型在稳定土最大干密度预测中的应用
EI1849        利用杂交RBF模型提高土壤稳定预测的最佳水分含量
EI1650        利用具有非政府组织和MGO优化器的RBF模型，提高了最终承载力分析的预测精度
EI1604        通过将径向基函数与一种新的无约束抗压强度预测优化器相结合，得到了合适的结果
EI1439        在个体和混合框架中，使用决策树确定最佳含水量
EI1437        用高斯过程回归法确定个体框架和混合框架中的最大干密度值
EI1436        利用机器学习方法获得最大干密度的预测
EI1203        利用元启发式算法预测加州承载力的支持向量回归模型的实现
EI1103        利用元启发式算法结合自适应神经模糊推理系统预测加州承载力

 

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