Develop Evaporation Model Using Multiple Linear Regression in the Western Desert of Iraq –Horan Valley
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
Evaporation is influenced by several meteorological parameters, evaporation data are usually difficult to obtain compared to rainfall data, especially in arid regions. Developing a monthly evaporation prediction model in arid regions in terms of available meteorological data is a significant step. The data used in this study for modeling are monthly measurements to cover substantial continuity over a period of 18 years between January 2000 and December 2017. Stepwise and backward multiple linear regression techniques were used with a new procedure of variable selection to select the best model. Temperature, wind speed, relative humidity and sunshine hours were used as a independent variables in the multiple linear regression (MLR) technique to establish the best prediction of the evaporation model. To examine the MLR evaporation developed model in the current study, MLR results were compared with the most common evaporation models commonly used in arid regions such as Kharufa and Khosla methods. The results of performance indicators shows that the R2 values are approximately 0.937, 0.90 and 0.85 for MLR evaporation developed model, Kharufa and Khosla methods, respectively. Moreover, the values of the error measures, namely RMSE and NAE for MLR evaporation developed model were 36.3 and 0.123, Kharufa model 71.22 and 0.241 and Khosla model was and 173.7 and 0.581 respectively. Based on the foregoing, the results of the MLR developed evaporation model in the current study outperforms in all performance indicators and proves to be better than the Kharufa and Khosla models.
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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 | 0,001 |
| 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