{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,9,14]],“日期-时间”:“2024-09-14T05:46:25Z”,“时间戳”:1726292785041},“参考-计数”:22,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“问题”:“4”,“许可证”:[{“开始”:{-“日期-零件”:[2015,4,28]],“时间“:”2015-04-28T00:00:00Z“,“timestamp”:143017920000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[”Earth Sci Inform“],”published-print“:{”date-parts“:[2015,12]]},45-015-0222-6“,”type“:”journal-article“,”created“:{“日期部分”:[[2015,4,27],“日期-时间”:“2015-04-27T03:02:54Z”,“时间戳”:1430103774000},“页面”:“885-894”,“更新策略”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“来源”:“Crossref”,“由计数引用”:38,“标题”:[“使用混合模糊模型预测时空地下水质量参数”],“前缀”:“10.1007”,“卷”:“8”,“作者”:[{“给定”:“Amir”,“家族”:“Jalalkamali”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]}],“成员”:“297”,“在线发布”:{“日期部分”:[[2015,4,28]]},“引用”:[}“键”:“222_CR1”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“首页”:“28”,“doi”:“10.1016\/jhydrol.2011.06.013“,”卷“:”407“,”作者“:”j Adamowski“,”年份“:”2011“,”非结构化“:“Adamowski J,Chan HF(2011)一种用于地下水位预测的小波神经网络联合模型。J Hydrol 407:28\u201340”,“期刊标题”:“J Hydrol”},{“问题”:“2”,“关键”:“222_CR2”,“doi断言”:“crossref”,“首页”:“115”,“doi”:“10.1061//(ASCE)1084-0699(2000)5:2(115)”,“卷”:“5”,“作者”:“ASCE人工神经网络在水文学中的应用专责委员会”,“年份”:“2000年”,“非结构化”:“ASCE-人工神经网络应用于水文学专责委员会(2000)人工神经网络用于水文学。I:初步概念。水文工程学报ASCE 5(2):115\u2013123”,“期刊标题”:“水文工程学报”},{“期刊”:“1”,“key”:“222_CR3”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”::“20”,“doi”:“10.1109\/TPWRS.2008.2008606”,“volume”:”24“,“author”:“ZA Bashir”,“year”:“2009”,“unstructured”:“Bashir ZA,El-Hawary ME(2009)使用基于PSO的神经网络将小波应用于短期负荷预测。IEEE Trans-Power Syst 24(1):20\u20137”,“journal-title”:“IEEE Trans-Power Syst”},{“key”:“222_CR4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”::“267”,“doi”:“10.1109\/91.324806”,“volume”:”2“,“author”:“SL Chiu”,”year“1994”,“unstructured”:“Chiu SL(1994)基于聚类估计的模糊模型识别。J Intell Fuzzy Syst 2:267\u2013278”,“journal title”:“J Intell-Fuzzy System”}R5英寸,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“17”,“doi”:“10.1016\/j.jhydrol.2004.11.010”,“volume”:”309“,“author”:“B Dixon”,“year”:“2005”,“unstructured”:“Dixon B(2005)神经模糊技术在预测地下水脆弱性方面的适用性:基于GIS的敏感性分析。j Hydro 309:17\u201338”,“journal-title”:“j Hydrol”},{“key”:“222_CR6”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“466”,”doi“:”10.1016\/j.asoc.2007.02.008“,”volume“:”8“,”author“:”M Eftekhari“,”year“:”2008“,”unstructured“:”Eftekhri M,Katebi SD,Karimi M,Jahanmiri AH(2008)使用差分进化引出透明模糊模型。应用软计算8:466\u2013476“,”journal-title“:”应用软计算“}、,{“key”:“222_CR7”,“volume-title”:“搜索、优化和机器学习中的遗传算法”,“author”:“DE Goldberg”,“year”:“1989”,“unstructured”:“Goldberg-DE(1989)搜索、优化与机器学习中遗传算法。Addison-Wesley,Inc,Reading”},{“issue”:“4”,“key):“222_CR8”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:《867》,“doi”:“10.2166\/hydro.2010.034”,“volume”:“13”,“author”:“A Jalalkamali”,“year”:“2011”,“unstructured”:“Jalalka mali A,Sedghi H,Manshouri M(2011)使用ANN和神经模糊模型进行月度地下水位预测:伊朗科尔曼平原的案例研究。J Hydroinf 13(4):867\u2013876”,“journal-title”:“J Hydronif”},{“issue”:“3”,“key”:”222_CR9“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“665”,“doi”:“10.1109\/21.256541”,“volume”:”23“,“author”:“JSR Jang”,“year”:“1993”,“unstructured”:“Jang JSR(1993)ANFIS:基于自适应网络的模糊推理系统。IEEE Trans-Syst Man Cybern 23 ted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Kennedy J(1998)粒子的行为。In:Proceedings of The 7th annual conference on evolutional programming”,“DOI”:“10.1007\/BFb0040809”},{“key”:“222_CR11”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unsructured“:Kennedy J.,Eberhart R(1995)粒子群优化。摘自:IEEE神经网络国际会议论文集“,”DOI“:”10.1109\/ICNN.1995.488968“},{”key“:”222_CR12“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“148”,”DOI:“10.1016\/j.watres.2003.09.026”,“volume”:“38”,“author”:“YM Kuo”,“year”:“2004”,“unstructured”:“Kuo YM,Liu CW,Lin KH(2004)评估人工神经网络模型评估台湾黑足病地区地下水水质变化的能力。Water Res 38:148\u2013158“,”journal-title“:”Water Res“},{”issue“:”6“,”key“:”222_CR13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“first page”:“502”,“doi”:“10.1061”(ASCE)1084-0699(2004)9:6(502)“,”volume“:“9”,“author”:“A Mishra”,“year”:“2004”,“unstructured”:“Mishra A,Ray C,Kolpin D(2004)”神经网络中定性和定量信息的使用,用于评估家用水井的农业化学污染。J Hydro Eng ASCE 9(6):502\u2013511“,”journal-title“:”J Hydrol Eng ASCE-“},{”key“:”222_CR14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“5054”,”doi“:”10.1002\/hyp.7129“,“volume”:“22”,“author”:“V Nourani”,“year”:“2008”,“unstructured”:“Nourani V,Mogaddam A,Nadiri AO(2008)基于ANN的时空地下水位预测模型。Hydro Process 22:5054\u20135066“,”journal-title“:”Hydro Process},{“key”:“222_CR15”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”234“,”doi“:”10.1016\/j.scitotenv.2005.12.011“,”volume“:”367“,”author“:”GB Sahoo“,”year“2006”,“unstructured”:“Sahoo GB,Ray C,Mehnert E,Keefer DA(2006)人工神经网络在浅层地下水农药污染评价中的应用。Sci Total Environ 367:234\u2013251“,“期刊标题”:“Sci Toll Environ”},{“问题”:“1”,“关键”:“222_CR16”,“首页”:“157”,“卷”:“19”,“作者”:“M Seyam”,“年份”:“2011”,“非结构化”:“Seyam M,Mogheir Y(2011)地下水质量管理的新方法。伊斯兰大学J(自然研究与工程系列)19(1):157\u2013177”期刊标题“:“伊斯兰大学J(自然研究与工程系列)”},{“密钥”:“222_CR17”,“卷标题”:“模糊控制的工业应用”,“作者”:“M Sugeno”,“年份”:“1985”,“非结构化”:“Sugeno M(1985)模糊控制的工业应用。阿姆斯特丹爱思唯尔科学出版社”},{“问题”:“4”,“密钥”:“222_CR18”,doi断言为“:”crossref“,”first page“:”3099“,”DOI“:”10.1016\/j.eswa.2007.06.026“,”volume“:“34”,”author“:”YM Wang“,”year“:”2008“,”unstructured“:”Wang YM,Elhag T(2008)《桥梁风险评估的自适应神经模糊推理系统》。Expert Syst Appl 34(4):3099\u20133106“,”journal-title“:”Expert Syss Appl“},{“key”:“222_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“19”,”doi“:”10.1007\/s00254-007-1136-5“,”volume“:”56“,”author“:”MI Yesilnacar“,”year“2008”,“unstructured”:“Yesilnachar MI,Sahinkaya E,Naz M,Ozkaya B(2008)”5土耳其哈兰平原地下水中硝酸盐的神经网络预测。Environ-Geol 56:19\u201325“,“journal-title”:“Environ-Geol”},{“issue”:“3”,“key”:“222_CR20”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page”:“411”,“doi”:“10.1109\/TFUZ.2004.825067”,“volume”:”12“author”:“W Yu”,“year”:“2004”,“unstructured”:“Yu W,Li X(2004)使用具有稳定学习算法的模糊神经网络进行模糊识别。IEEE Trans Fuzzy Syst 12(3):411\u201320”,“journal-title”:“IEEE Trans-Fuzzy Syss”},{“issue”:“11”,“key”:“222_CR21”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”2966“,“doi”:“10.1016\/j.enconman.2008.06.017”,“volume”:“49”,“author”:“XH Yuan”,“year”:“2008”,“unstructured”:“袁XH,Wang L,袁YB(2008)改进粒子群算法在水电系统优化调度中的应用。Energy Convers Manag 49(11):2966\u201372“,“journal title”:“Energy Convers Manage”},{“key”:“222_CR22”,“unstructured”:“Zho C,Zho J,Ju Q,Liu D(2008)使用有机灰色神经网络模型预测地下水水质,生物信息学和生物医学工程。第二届上海国际会议,pp 3168\u20133171”}],”container-title“:[“地球科学信息学”],“original-title”:[],“language”:“en”,“link”:[{“URL”:“http://\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s12145-015-0222-6.pdf”,“content-type”:“application\/pdf”、“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”},{“URL”:“http:\/\/link.springer.com/article\/10.1007\/s12145-015-0222-6\/fulltext.html“,”content-type“:”text\/html“,”内容-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{”URL“:”http://\/link.springer.com\/content\/pdf\/10.10007\/s12145-015-0222-6“,”content-type”:“unspecified”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity”y-检查“}],”存放“:{“date-parts”:[[2019,6,2]],“date-time”:“2019-06-02T04:41:33Z”,“timestamp”:1559450493000},“score”:1,“resource”:{(主要):{”URL“:”http://\/link.springer.com\/10007\/s12145-015-0222-6“}},”副标题“:[],”短标题“:[],“issued”:{“date-parts”:[2015,4,28]]},,“references-count”:22,“新闻发布”:{“发布”:“4”,“发布-发布”:date-parts“:[[2015,12]]}},”alternative-id“:[”222“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/s12145-015-0222-6“,”relationship“:{},“ISSN”:[“1865-0473”,”1865-0481“],“ISSN-type”:[{“value”:“1865-0.473”,“type”:“print”},{“value”:”1865-0.481“,”type“:”electronic“}],“subject”:[],“发布”:{“日期部分”:[[2015,4,28]]}}