Prediction of river salinity with artificial neural networks

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1088/1742-6596/2676/1/012004
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Abstract This paper presents the development and evaluation of an Artificial Neural Network (ANN) based on the model for predicting the salinity of the Warta River. The study focused on the prediction of river water salinity, expressed in terms of electrical conductivity (EC), using the proposed ANN structure of 7-10-1. The network showed a satisfactory ability to capture the interrelationships between the input data: sulphates, chlorides, calcium, magnesium, total hardness, pH, and total dissolved solids. The correlation coefficient (R) values for the training, validation and test sets were 0.99444, 0.96988 and 0.97174, respectively. From the results, it can be concluded that the developed model is suitable for predicting the EC of the river.