Abstract
Studiul a fost realizat pentru a estima încărcătura săptămânală de sedimente în canalul Thal situat în districtul Mianwali din Punjab, Pakistan. Înregistrările anterioare ale sedimentelor și descărcării au fost considerate parametrii de intrare. Cele mai bune combinații de intrare au fost identificate cu ajutorul algoritmilor avansați, incluzând încorporarea completă, secvențială și în creștere, algoritmul genetic și alpinismul în deal, în combinație cu testul gamma. Antrenarea modelului a fost efectuată folosind doi algoritmi artificiali bazați pe rețele neuronale, și anume Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS), propagarea înapoi și o tehnică de regresie liniară locală. O varietate de parametri statistici, inclusiv R pătrat, eroare pătrată medie, eroare pătrată și eroare medie de părtinire (MBE) au fost calculate pentru a evalua cele mai bune modele. Rezultatele au sugerat cu tărie că modelul bazat pe BFGS a funcționat mai bine decât toate celelalte modele cu valori remarcabil de scăzute ale MBE. Valori semnificativ ridicate ale coeficientului de corelație (R pătrat) atât în antrenament, cât și în testare, a evidențiat o asemănare strânsă între valorile reale și previzionate ale încărcăturii de sedimente pentru același model.
Aceasta este o previzualizare a conținutului abonamentului, conectați-vă pentru a verifica accesul.
- Sindromul dehiscenței canalului Cauze, simptome, tratament
- Indicele glicemic și încărcarea glicemică Ce trebuie să știți pentru a dezactiva depozitarea grăsimilor Sănătate echilibrată și
- S-au explicat încărcarea glicemică, indicele glicemic și indicele de insulină
- Gradarea lui Gerasimov Evaluarea războiului neliniar rus prin doctrina modernă chineză Războaiele mici
- Codificare în VLSI se interconectează SpringerLink