Suspended Sediment Concentration Modeling Using Conventional and Machine Learning Approaches in the Thames River, London Ontario
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Water resources management, hydraulic designs, environmental conservation, reservoir operation, river navigation and hydro-electric power generation all require reliable information and data about suspended sediment concentration (SSC). To predict such data, direct sampling and sediment rating curves (SRC) are commonly used. Direct sampling can be risky during extreme weather events and SRC may not provide satisfactory or dependable results, so engineers are developing new precise forecasting approaches. Various soft computing techniques have been used to model different hydrological and environmental problems, and have showed promising results. Prediction of SSC is a site-specific phenomenon and ought to be modeled for every river and creek. In this study, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and artificial neural network (ANN) models were compared with conventional SRC and linear regression methods. Using different combinations of observed SSC data and simultaneous stream discharge, water temperature, and electrical conductivity data for the Thames River at Byron Station, London Ontario from 1993 to 2016, several models were trained. Each model was evaluated using mean absolute error, root mean square error and the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient. Results show that ANN models are more accurate than other modeling approaches for predicting SSC for this river.
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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 | 0,002 | 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 découle