Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Journal of Water and Land Development

1 2005

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: estimating outflow from drainage pipelines

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The use of neural networks in studying the outflow from drainage pipelines

100%

Reinhard T. , Reinhard A.

2005

tom no. 9

99-108

This paper refers to capability of employment of neural network method to estimate outflow from drainage pipelines using measurements of soil water pressure at selected depths situated in the middle of drainage spanning. There was shown neural network with one input layer, one hidden layer and output layer made from one neuron. Entry training data were measurements of soil water pressure in the middle of drainage spanning (L = 10m) at depths 10, 20, 40, 60, 80 and 100 cm under surface of field and output data was outflow from drainage. Results of valuation of drainage outflow made with neural network were in the range of 4% error for data which were earlier used for learning, and 11% for new data (never used before). It belongs to note, that gotten errors of valuing drainage pipelines outflow concern research carried on presented experimental plot of ground.

W pracy przedstawiono możliwość zastosowania metody sieci neuronowych do określenia odpływu z rurociągów drenarskich, wykorzystując pomiary ciśnień wody glebowej na wybranych głębokościach usytuowanych w połowie rozstawy drenowania. W artykule została przedstawiona sieć, w której wyróżnić można warstwę wejściową, jedną warstwę ukrytą, a warstwę wyjściową stanowi pojedynczy neuron. Danymi wejściowymi do nauki sieci i wyznaczania odpływu drenarskiego były pomiary ciśnień i podciśnień wody glebowej z punktów pomiarowych usytuowanych w połowie rozstawy sączków drenarskich (rozstawa L =10 m) na głębokościach 10, 20, 40, 60, 80 i 100 cm pod powierzchnią terenu, a wielkością wyjściową jest odpływ wody z drenu. Rezultaty obliczeń uzyskane za pomocą opracowanej sieci neuronowej wskazują, że błąd względny oszacowania wielkości odpływu wynosi do 4% dla danych wejściowych użytych w procesie uczenia sieci i do 11% dla danych, które nie były wykorzystywane do nauki sieci. Uzyskane błędy oszacowania odpływu drenarskiego dotyczą badań przeprowadzonych na prezentowanym poletku doświadczalnym.