We have 'chosen' Model A among the

We have 'chosen' Model A among the three categories of neurocomputing
approaches since it offers the best performance in the learning phase (see tables 8.5
- 8.9). Three policy scenarios based on different external costs assignments will be
used in our experiment. It should be noted that the road mode represents the
highest percentage of freight flows (82 %) in comparison to the rail mode. For this
reason, as well as the well-known problems of congestion and environmental
externalities of European road systems the policy scenarios have been focused on
road transport mode.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đã 'lựa chọn' Model A trong ba loại neurocomputingphương pháp tiếp cận vì nó cung cấp hiệu suất tốt nhất trong giai đoạn học tập (xem bảng 8.5-8.9). Ba kịch bản chính sách dựa trên chi phí bên ngoài khác nhau tập sẽsử dụng trong thử nghiệm của chúng tôi. Cần lưu ý rằng chế độ đường đại diện cho cáctỷ lệ phần trăm cao nhất của dòng chảy hàng hóa (82%) so với chế độ đường sắt. Đối với điều nàylý do, cũng như những vấn đề nổi tiếng của tắc nghẽn và môi trườngexternalities hệ thống châu Âu đường kịch bản chính sách đã được tập trung vàođường giao thông vận tải chế độ.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đã 'chọn' Model A giữa ba loại neurocomputing
tiếp cận vì nó cung cấp hiệu suất tốt nhất trong giai đoạn học tập (xem bảng 8,5
- 8.9). Ba kịch bản chính sách dựa trên chi phí tập bên ngoài khác nhau sẽ được
sử dụng trong thí nghiệm của chúng tôi. Cần lưu ý rằng các chế độ đường đại diện cho
tỷ lệ phần trăm cao nhất của luồng hàng hoá (82%) so với các chế độ đường sắt. Đối với điều này
lý do, cũng như những vấn đề nổi tiếng của tắc nghẽn và môi trường
các yếu tố ngoại của hệ thống đường bộ châu Âu các kịch bản chính sách đã được tập trung vào các
phương tiện giao thông đường bộ.