Applications of ANFIS-Type Methods in Simulation of Systems in Marine Environments
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
ANFIS-type algorithms have been used in various modeling and simulation problems. With the help of algorithms with more accuracy and adaptability, it is possible to obtain better real-life emulating models. A critical environmental problem is the discharge of saline industrial effluents in the form of buoyant jets into water bodies. Given the potentially harmful effects of the discharge effluents from desalination plants on the marine environment and the coastal ecosystem, minimizing such an effect is crucial. Hence, it is important to design the outfall system properly to reduce these impacts. To the best of the authors’ knowledge, a study that formulates the effluent discharge to find an optimum numerical model under the conditions considered here using AI methods has not been completed before. In this study, submerged discharges, specifically, negatively buoyant jets are modeled. The objective of this study is to compare various artificial intelligence algorithms along with multivariate regression models to find the best fit model emulating effluent discharge and determine the model with less computational time. This is achieved by training and testing the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), ANFIS-Genetic Algorithm (GA), ANFIS-Particle Swarm Optimization (PSO) and ANFIS-Firefly Algorithm (FFA) models with input parameters, which are obtained by using the realizable k-ε turbulence model, and simulated parameters, which are obtained after modeling the turbulent jet using the OpenFOAM simulation platform. A comparison of the realizable k-ε turbulence model outputs and AI algorithms’ outputs is conducted in this study. Statistical parameters such as least error, coefficient of determination (R2), Mean Absolute Error (MAE), and Average Absolute Deviation (AED) are measured to evaluate the performance of the models. In this work, it is found that ANFIS-PSO performs better compared to the other four models and the multivariate regression model. It is shown that this model provides better R2, MAE, and AED, however, the non-hybrid ANFIS model provides reasonably acceptable results with lower computational costs. The results of the study demonstrate an error of 6.908% as the best-case scenario in the AI 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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