Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "modelling value" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Modelling values of river macrophyte metrics using artificial neural networks
Autorzy:
Gebler, D.
Kayzer, D.
Budka, A.
Szoszkiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/60958.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
modelling value
river
macrophyte
river ecology
metrics
artificial neural network
water quality
Opis:
The results of field research at 230 river sections located throughout Poland were used to examine the possibility of predicting values of macrophyte metrics of ecological status. Artificial intelligence methods such as artificial neural networks were used in the modelling. The physicochemical parameters of water (alkalinity, conductivity, nitrate and ammonium nitrogen, reactive and total phosphorus, and biochemical oxygen demand) were used as the explanatory (modelling) variables. The explained (modelled) parameters were the Polish MIR (Macrophyte Index for Rivers), the British MTR (Mean Trophic Rank) and the French IBMR (River Macrophytes Biological Index). The quality of the constructed models was assessed using the normalized root mean square error (NRMSE) and the r–Pearson’s linear correlation coefficient between variables modelled by the networks and calculated on the basis of the botanical research. These analyses demonstrated that the network modelling MIR values had the highest accuracy. The lowest prediction accuracy was obtained for MTR and IBMR indices. The differences between particular models are likely to result from better adjustment of the Polish method to local rivers (particularly in terms of indicator species used).
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2012, 1/IV
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies