Performance Evaluation of MLP and RBF Neural Networks to Estimate the Soil Saturated Hydraulic Conductivity
Notice bibliographique
Résumé
Soil saturated hydraulic conductivity is considered one of the physical soil properties that is very important in modeling of water movement and environmental studies. This study aimed to compare the performance of Multi-Layer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) in neural networks for estimation of the soil saturated hydraulic conductivity. For this, the data of 27 drilled cased borehole permeameter with three kinds of geometry water flow through the soils and the soil texture properties were used as the input parameters for models. The effectiveness of neural networks to estimate the soil saturated hydraulic conductivity were calculated and compared based on mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and coefficient determination (R2). According to the above indicators, for all three types of drilled cased borehole permeameter surveyed in this study, the results show MLP neural networks had better performance than RBF neural networks in estimation of the soil saturated hydraulic conductivity and for wells with the horizontal, vertical and horizontal-vertical flow, which the amount of coefficient determination were respectively for all of them 0.94, 0.97 and 0.85.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».