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区域的枢纽-网络结构研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  朱艳硕
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Embodied energy, export policy adjustment and China's sustainable development: A multi-regional input-output analysis 期刊论文
ENERGY, 2015, 期号: 82, 页码: 457-467
作者:  Cui, Lian-Biao;  Peng, Pan;  Zhu, Lei
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Urban passenger transport energy saving and emission reduction potential: A case study for Tianjin, China 期刊论文
ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT, 2015, 期号: 102, 页码: 4-16
作者:  Peng, Binbin;  Du, Huibin;  Ma, Shoufeng;  Fan, Ying;  Broadstock, David C.
Adobe PDF(1991Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：267/0  |  提交时间：2016/09/12
Delaying the introduction of emissions trading systems-Implications for power plant investment and operation from a multi-stage decision model 期刊论文
ENERGY ECONOMICS, 2015, 期号: 52, 页码: 255-264
作者:  Mo, Jian-Lei;  Schleich, Joachim;  Zhu, Lei;  Fan, Ying
Adobe PDF(1083Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：198/0  |  提交时间：2016/09/12
Comparative study of classifier ensembles for cost-sensitive credit risk assessment 期刊论文
INTELLIGENT DATA ANALYSIS, 2015, 期号: 19, 页码: 127-144
作者:  Du, Huibin;  Li, Bingli;  Brown, Marilyn A.;  Mao, Guozhu;  Rameezdeen, Raufdeen;  Chen, Hao
Adobe PDF(399Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：285/0  |  提交时间：2016/09/08
干扰情况下的航班调整及飞机旅客恢复研究 学位论文
: 中国科学院大学, 2014
作者:  胡玉真
Adobe PDF(2335Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：454/1  |  提交时间：2014/07/22
时序预测的数据特征驱动分解集成方法论研究及其应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  汤玲
Adobe PDF(4972Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1183/22  |  提交时间：2012/07/26
Evolution strategy based adaptive L-q penalty support vector machines with Gauss kernel for credit risk analysis 期刊论文
APPLIED SOFT COMPUTING, 2012, 卷号: 12, 期号: 8, 页码: 8,2675-2682
作者:  Li, JP;  Li, G;  Sun, DX;  Lee, CF
Adobe PDF(505Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：638/4  |  提交时间：2012/11/12
Adaptive Penalty  Support Vector Machine  Credit Risk Classification  Evolution Strategy  
A novel hybrid ensemble learning paradigm for nuclear energy consumption forecasting 期刊论文
APPLIED ENERGY, 2012, 卷号: 93, 期号: 1, 页码: 12,432-443
作者:  Tang, L;  Yu, LA;  Wang, S;  Li, JP;  Wang, SY
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Nuclear Energy Consumption Forecasting  Hybrid Ensemble Learning Paradigm  Ensemble Empirical Mode Decomposition  
A novel seasonal decomposition based least squares support vector regression ensemble learning approach for hydropower consumption forecasting in China 期刊论文
ENERGY, 2011, 卷号: 36, 期号: 11, 页码: 13,6542-6554
作者:  Wang, S;  Yu, L;  Tang, L;  Wang, SY
Adobe PDF(913Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：474/3  |  提交时间：2012/11/12
Hydropower Consumption Forecasting  Lssvr Ensemble Learning  Seasonal Decomposition