Application of Artificial Neural Network for Forecasting Nitrate Concentration as a Water Quality Parameter: A Case Study of Feitsui Reservoir, Taiwan
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 play a vital role in various economies such as agriculture, forestry, cattle farming, hydropower generation, fisheries, industrial activity, and other creative activities, as well as the need for drinking water. Monitoring the water quality parameters in rivers is becoming increasingly relevant as freshwater is increasingly being used. In this study, the artificial neural network (ANN) model was developed and applied to predict nitrate (NO3) as a water quality parameter (WQP) in the Feitsui reservoir, Taiwan. For the input of the model, five water quality parameters were monitored and used namely, ammonium (NH3), nitrogen dioxide (NO2), dissolved oxygen (DO), nitrate (NO3) and phosphate (PO4) as input parameters. As a statistical measurement, the correlation coefficient (R) is used to evaluate the performance of the model. The result shows that ANN is an accurate model for predicting nitrate as a water quality parameter in the Feitsui reservoir. The regression value for the training, testing, validation, and overall are 0.92, 0.93, 0.99, and 0.94, respectively.
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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 | 0,001 | 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 découle