Design Optimal Neural Network for Solving Unsteady State Confined Aquifer Problem
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».