Förutsägelse av höggradigt icke-linjärt beteende hos suspenderat sedimentflöde i floder har stor betydelse i miljöstudier och vattendelare. I denna studie jämfördes den prediktiva prestandan för två artificiella neurala nätverk (ANN), nämligen Radial Basis Function (RBF) och Multi-Layer Perceptron (MLP). Tidsserie data om dagliga suspenderade sediment utsläpp och vatten utsläpp vid Langat River, Malaysia användes för utbildning och testning av nätverken. Mean Square Error (MSE), Normalized Mean Square Error (NMSE) och korrelationskoefficient (r) användes för prestandautvärdering av modellerna. Med hjälp av testdatamängden producerade båda modellerna en liknande robusthetsnivå i sedimentbelastningssimuleringen. MLP-nätverksmodellen visade en något bättre effekt än RBF-nätverksmodellen när det gäller att förutsäga suspenderade sedimentutsläpp, särskilt i utbildningsprocessen. Båda ANN visade dock en svag robusthet när det gällde att uppskatta stora mängder sedimentbelastning.
Memarian Hadi, Siva Kumar Balasundram i REF, introducerade den prediktiva prestandan av Radial Basis Function (RBF) och Multi-Layer Perceptron (MLP) för att förutsäga sedimentbelastningen i en tropisk vattendelare.
Comparison between Multi-Layer Perceptron and Radial Basis Function Networks for Sediment Load Estimation in a Tropical Watershed
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Water Resource and Protection', 'mag_field_of_study': ['Geology']}