کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8895139 | 1629898 | 2018 | 37 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Use long short-term memory to enhance Internet of Things for combined sewer overflow monitoring
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از حافظه طولانی مدت برای افزایش اینترنت چیزها برای نظارت بر سرازیر شدن فاضلاب ترکیب
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سرریز فاضلاب ترکیبی، یادگیری عمیق، حافظه طولانی مدت، واحد مکرر دروغ، اینترنت چیزها،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
فرآیندهای سطح زمین
چکیده انگلیسی
Combined sewer overflow causes severe water pollution, urban flooding and reduced treatment plant efficiency. Understanding the behavior of CSO structures is vital for urban flooding prevention and overflow control. Neural networks have been extensively applied in water resource related fields. In this study, we collect data from an Internet of Things monitoring CSO structure and build different neural network models for simulating and predicting the water level of the CSO structure. Through a comparison of four different neural networks, namely multilayer perceptron (MLP), wavelet neural network (WNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU), the LSTM and GRU present superior capabilities for multi-step-ahead time series prediction. Furthermore, GRU achieves prediction performances similar to LSTM with a quicker learning curve.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Hydrology - Volume 556, January 2018, Pages 409-418
Journal: Journal of Hydrology - Volume 556, January 2018, Pages 409-418
نویسندگان
Duo Zhang, Geir Lindholm, Harsha Ratnaweera,