Modelling And Research on Water Level Control of Great Lakes Based on Neural Network PID Algorithm
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
The Great Lakes are situated in the border region between the United States and Canada, which has a significant impact on the climate and the lives of those living in the surrounding areas. The objective of this paper is to establish a network of the Great Lakes through Pearson's correlation coefficient analysis and to construct a two-tank water level model based on a PID control system in order to effectively manage the dynamics of the Great Lakes. Firstly, the strength and direction of the linear relationship between two variables is quantified through Pearson's correlation coefficient analysis, which involves the collection of observational data and the calculation of mean values. This analysis serves as a fundamental basis for predictive modelling and hypothesis testing. Secondly, based on the flow balance principle, mathematical expressions are constructed to simulate the water flow, and a PID control system is constructed to achieve optimal water level maintenance. By analysing the Pearson's correlation coefficient, the interrelationships among the variables in the Great Lakes network can be understood, thereby providing guidance for scientific research and decision-making. The results demonstrate that the constructed two-tank water level model combined with the PID control system and SHAP algotithm can effectively manage the water level of the Great Lakes and achieve optimal water level regulation.
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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 | 0,001 | 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