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Titel:

Heavy Equipment Demand Prediction with Support Vector Machine Regression Towards a Strategic Equipment Management

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Kargul, A.; Glaese, A.; Kessler, S.; Günthner, W.A.
Nicht-TUM Koautoren:
nein
Kooperation:
international
Intellectual Contribution:
Contribution to Practice
Zeitschriftentitel:
International Journal of Structural and Civil Engineering Research
Journal gelistet in FT50 Ranking:
nein
Jahr:
2017
Band / Volume:
6
Heft / Issue:
2
Seitenangaben Beitrag:
137-143
Nachgewiesen in:
Scopus; Web of Science
Volltext / DOI:
doi:10.18178/ijscer.6.2.137-143
Print-ISSN:
2319-6009
Urteilsbesprechung:
0
Key publication:
Nein
Peer reviewed:
Nein
Technology:
Nein
Interdisziplinarität:
Nein
Leitbild:
;
 BibTeX
Details:

826_export.pdf