E-resources
-
Genc, Onur; Kisi, Ozgur; Ardiclioglu, Mehmet
Geofizika, 12/2016, Volume: 33, Issue: 2Paper
U ovoj studiji su za procjenu razdiobe napetosti smicanja u vodotocima korištene umjetne neuronske mreže (ANNs) i prilagodljivi neizraziti sustav zaključivanja (ANFIS). Metode su primijenjene na 145 nizova podataka prikupljenih na četiri različite postaje na vodotocima Sarimsakli i Sosun u Turskoj. Točnost primijenjenih modela uspoređena je s točnošću modela višestruke linearne regresije (MLR). Rezultati su pokazali da su oba modela (ANNs i ANFIS) bili bolji u modeliranju raspodjele napetosti smicanja od MLR modela. Pri korištenju ANFIS modela za procjenu raspodjele napetosti smicanja u testnom razdoblju srednje kvadratne pogreške (RMSE) i srednje apsolutne pogreške (MAE) su u odnosu na MLR model bile smanjene za 47%, odnosno 50%. Utvrđeno je da se za testno razdoblje najbolji ANFIS model, s RMSE = 3.85, MAE = 2.85 i koeficijentom određenosti R2 = 0.921, pokazao superiornim u procjeni napetosti smicanja u odnosu na MLR model, s RMSE = 7.30, MAE = 5.75 i R2 = 0.794.
Shelf entry
Permalink
- URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year | Impact factor | Edition | Category | Classification | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Select the library membership card:
If the library membership card is not in the list,
add a new one.
DRS, in which the journal is indexed
Database name | Field | Year |
---|
Links to authors' personal bibliographies | Links to information on researchers in the SICRIS system |
---|
Source: Personal bibliographies
and: SICRIS
The material is available in full text. If you wish to order the material anyway, click the Continue button.