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Enregistrement W3206368749 · doi:10.1139/cjce-2021-0197

Model development for energy dissipation over gabion stepped weirs using GEP and GMDH techniques

2021· article· en· W3206368749 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAligarh Muslim University
Mots-clésWeirDissipationFroude numberGene expression programmingBioadhesiveMean squared errorGeotechnical engineeringFlow (mathematics)Regression analysisMathematicsBionicsRegressionSensitivity (control systems)Roller-compacted concreteInverseEngineeringHydrology (agriculture)StatisticsEnvironmental scienceComputer scienceGeometryMaterials sciencePhysicsArtificial intelligenceThermodynamicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A gabion stepped weir is a permeable weir that consists of a gabion box filled with stone aggregates. It is cost-effective structure used for the dissipation of water flow energy from upstream to downstream. Gabion weir also allows the movement of aquatic life and transportation of physical and chemical substances present in water. In this study, energy dissipation in terms of inverse relative energy dissipation (IRED) over gabion stepped weir has been studied. It was observed that the existing predictor does not give a reasonable estimate for IRED. Therefore, the data have been reanalysed to develop a generalized regression equation for IRED. Generalized models using Gene Expression Programming (GEP) and Group Method of Data Handling (GMDH) were also developed. The predictions based on GMDH model (R = 0.979, E = 0.96 and RMSE = 0.314) were found more satisfactory than those given by traditional regression equations (R = 0.929, E = 0.91 and RMSE = 0.557) as well as those given by the GEP model (R = 0.959, E = 0.94 and RMSE = 0.476). Sensitivity analysis shows that the Froude number before the jump is the most important parameter for the prediction of IRED.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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