Design Optimal Neural Network for Solving Unsteady State Confined Aquifer Problem
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
This article presents the mathematical model of unsteady state horizontal radial flow in homogenous and anisotropic confined aquifers in polar coordinate which represented an important problem.We design optimal neural network to solve this problem.Also, we estimate the parameters of transmissivity aquifer with high accuracy.The optimality depending on choosing optimum architectural with suitable training algorithm and transfer function.The best design neural network is trained by new training algorithm say LNA.The retrained almost fast by suitable transferring function.Based on the modified architecture, the training and testing phases of the solving process are divided into two.The dataset is separated into three sections during the training phase: 60% of the training data, 20% of the validation data, and 20% of the test data.The total square error (TSE) for the trained phase with using the bach propagation algorithm (BPA) is 4.1499e+01 while it is 9.5898e-03 if we using suggested training algorithm (LNA).The LNA has a much smaller TSE when compared to the BPA.These much smaller values of the TSE indicate that LNA performs better than the BPA for the same number of iterations.So suggested architecture has many advantages such loss function computed on a random sample of the domain, high performance, avoid local minima and can be adapted for the online dynamic modeling, automation, control and robotics applications.
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 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