کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6900551 | 1446490 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modelling sediment concentration using back propagation neural network and regression coupled with genetic algorithm
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی غلظت رسوب با استفاده از شبکه عصبی انتشار عقب و رگرسیون همراه با الگوریتم ژنتیک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل رگرسیون، شبکه عصبی انتشار اولیه الگوریتم ژنتیک، تخلیه، درجه حرارت، غلظت رسوب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Prediction of minimum sediment concentration is vital for planning, designing and management of hydraulic structures. This work focused on the prediction of the sediment concentration using regression and Back Propagation Neural Network (BPNN) models. Parameters like discharge, temperature and sediment concentration had been collected on daily basis from different basins on River Suktel. BPNN and Regression models had been used to map the sediment concentration with discharge and temperature. Mutually regression and BPNN models are into consideration for predicting the fitness of models. Regression and BPNN model are then coupled with GA to acquire sediment concentration. For minimum sediment concentration, optimum discharge and temperature were obtained from coupled GA. Comparison between GA-BPNN and GA-Regression models are computed for knowing the sensitivity of models at regional scale. This work is unique in predicting minimum sediment concentration.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 125, 2018, Pages 85-92
Journal: Procedia Computer Science - Volume 125, 2018, Pages 85-92
نویسندگان
Dillip K. Ghose, Sandeep Samantaray,