Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels

Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels

Hydraulic calculations and mathematical modelling of open flows in river channels keep still being among the most topical hydro-engineering today’s problems in terms of practice. While solving them, independently on the research topic and purpose, and methods used, a number of simplifications and as...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2022
Hauptverfasser: Khodnevych, Yaroslav V., Stefanyshyn, Dmytro V.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Kyiv National University of Construction and Architecture 2022
Schlagworte:
artificial neural networks
Chézy’s roughness coefficient
data arrangements
hydraulic resistance in river channels
parametric uncertainty
Online Zugang:https://es-journal.in.ua/article/view/260694
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Environmental safety and natural resources

Institution

Environmental safety and natural resources
id es-journalinua-article-260694
record_format ojs
institution Environmental safety and natural resources
baseUrl_str
datestamp_date 2022-07-20T07:18:00Z
collection OJS
language English
topic artificial neural networks
Chézy’s roughness coefficient
data arrangements
hydraulic resistance in river channels
parametric uncertainty
spellingShingle artificial neural networks
Chézy’s roughness coefficient
data arrangements
hydraulic resistance in river channels
parametric uncertainty
Khodnevych, Yaroslav V.
Stefanyshyn, Dmytro V.
Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
topic_facet artificial neural networks
Chézy’s roughness coefficient
data arrangements
hydraulic resistance in river channels
parametric uncertainty
штучні нейронні мережі
коефіцієнт шорсткості Шезі
підготовка даних
гідравлічний опір у руслах річок
параметрична невизначеність
format Article
author Khodnevych, Yaroslav V.
Stefanyshyn, Dmytro V.
author_facet Khodnevych, Yaroslav V.
Stefanyshyn, Dmytro V.
author_sort Khodnevych, Yaroslav V.
title Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_short Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_full Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_fullStr Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_full_unstemmed Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_sort data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
title_alt Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
description Hydraulic calculations and mathematical modelling of open flows in river channels keep still being among the most topical hydro-engineering today’s problems in terms of practice. While solving them, independently on the research topic and purpose, and methods used, a number of simplifications and assumptions are usually accepted and applied. Moreover, there is a range of methodological, structural, and parametric uncertainties, which to be overcome require complex empirical pre-researches. First of all, these uncertainties relate to assessing hydraulic resistances and establishing numerical characteristics of them, which depend on many factors varying spatially and temporally.One of the most frequently used integral empirical characteristics expressing the hydraulic resistance to open flows in river channels is the Chézy roughness coefficient C. However, despite a large number of empirical and semi-empirical formulas and dependencies to calculate the Chézy coefficient, there is no ideal way or method to determine this empirical characteristic unambiguously. On the one hand, while opting for an appropriate formula to calculate the Chézy coefficient, we need to take into account practical experience based on comprehensive options analysis considering different empirical equations used alternatively to represent the hydraulic resistance to open flows. On the other hand, the fullness and comprehensiveness of field researches of numerous hydro-morphological factors and parameters characterizing various aspects of the hydraulic resistance to open flows can also have an essential role. In particular, the accuracy assessment of the Chézy coefficient computing based on field data, despite methods and formulas, indicates that the accuracy of field measurements of the parameters included in selected formulas largely determines the relative error of such calculations.This paper deals with the problem of data arrangements and the development of general rules for the formation of training and test samples of data to train artificial neural networks being elaborated to compute the Chézy coefficient taking into account the parametric uncertainty of data on the hydro-morphological factors and parameters characterizing the hydraulic resistance in river channels. The problem is solved on the example of an artificial neural network of direct propagation with one hidden layer and a sigmoid logistic activation function.
publisher Kyiv National University of Construction and Architecture
publishDate 2022
url https://es-journal.in.ua/article/view/260694
work_keys_str_mv AT khodnevychyaroslavv dataarrangementstotrainanartificialneuralnetworkwithinsolvingthetasksforcalculatingthechezyroughnesscoefficientunderuncertaintyofparametersdeterminingthehydraulicresistancetoflowinriverchannels
AT stefanyshyndmytrov dataarrangementstotrainanartificialneuralnetworkwithinsolvingthetasksforcalculatingthechezyroughnesscoefficientunderuncertaintyofparametersdeterminingthehydraulicresistancetoflowinriverchannels
first_indexed 2025-07-17T11:18:50Z
last_indexed 2025-07-17T11:18:50Z
_version_ 1850411049220571136
spelling es-journalinua-article-2606942022-07-20T07:18:00Z Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chézy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels Khodnevych, Yaroslav V. Stefanyshyn, Dmytro V. artificial neural networks Chézy’s roughness coefficient data arrangements hydraulic resistance in river channels parametric uncertainty штучні нейронні мережі коефіцієнт шорсткості Шезі підготовка даних гідравлічний опір у руслах річок параметрична невизначеність Hydraulic calculations and mathematical modelling of open flows in river channels keep still being among the most topical hydro-engineering today’s problems in terms of practice. While solving them, independently on the research topic and purpose, and methods used, a number of simplifications and assumptions are usually accepted and applied. Moreover, there is a range of methodological, structural, and parametric uncertainties, which to be overcome require complex empirical pre-researches. First of all, these uncertainties relate to assessing hydraulic resistances and establishing numerical characteristics of them, which depend on many factors varying spatially and temporally.One of the most frequently used integral empirical characteristics expressing the hydraulic resistance to open flows in river channels is the Chézy roughness coefficient C. However, despite a large number of empirical and semi-empirical formulas and dependencies to calculate the Chézy coefficient, there is no ideal way or method to determine this empirical characteristic unambiguously. On the one hand, while opting for an appropriate formula to calculate the Chézy coefficient, we need to take into account practical experience based on comprehensive options analysis considering different empirical equations used alternatively to represent the hydraulic resistance to open flows. On the other hand, the fullness and comprehensiveness of field researches of numerous hydro-morphological factors and parameters characterizing various aspects of the hydraulic resistance to open flows can also have an essential role. In particular, the accuracy assessment of the Chézy coefficient computing based on field data, despite methods and formulas, indicates that the accuracy of field measurements of the parameters included in selected formulas largely determines the relative error of such calculations.This paper deals with the problem of data arrangements and the development of general rules for the formation of training and test samples of data to train artificial neural networks being elaborated to compute the Chézy coefficient taking into account the parametric uncertainty of data on the hydro-morphological factors and parameters characterizing the hydraulic resistance in river channels. The problem is solved on the example of an artificial neural network of direct propagation with one hidden layer and a sigmoid logistic activation function. Гідравлічні розрахунки та математичне моделювання відкритих течій у руслах річок досі залишаються одними з найактуальніших гідротехнічних задач сучасності з точки зору практики. При їх розв’язуванні, незалежно від теми та мети дослідження, використаних методів тощо, зазвичай приймається та застосовується ряд спрощень та припущень. Крім того, існує низка методологічних, структурних і параметричних невизначеностей, подолання яких вимагає складних емпіричних попередніх досліджень. Перш за все, ці невизначеності стосуються оцінки гідравлічних опорів та встановлення їх чисельних характеристик, які залежать від багатьох факторів, що змінюються в просторі та в часі.Однією з найбільш популярних інтегральних емпіричних характеристик, що виражають гідравлічний опір відкритим потокам у руслах річок, є коефіцієнт шорсткості Шезі C. На даний момент існує велика кількість емпіричних і напівемпіричних формул і залежностей для розрахунку коефіцієнта Шезі. Однак, незважаючи на велику кількість емпіричних і напівемпіричних формул і залежностей для його розрахунку, ідеального способу чи методу для однозначного визначення цієї емпіричної характеристики не існує. З одного боку, щоб вибрати відповідну формулу для розрахунку коефіцієнта Шезі, ми повинні приймати до уваги практичний досвід, заснований на комплексному аналізі варіантів, розглядати різні емпіричні рівняння, які альтернативно використовуються для представлення гідравлічного опору відкритим потокам. З іншого боку, суттєву роль може відігравати повнота та комплексність польових досліджень численних гідроморфологічних факторів і параметрів, що характеризують різні аспекти гідравлічного опору відкритим потокам. Зокрема, оцінка точності обчислення коефіцієнта Шезі за польовими даними, незважаючи на методи та формули, свідчить про те, що точність польових вимірювань параметрів, що входять до обраних формул, значною мірою визначає відносну похибку таких розрахунків.У цій статті розглядається проблема упорядкування даних та розробки загальних правил формування навчальних і тестових вибірок даних для навчання штучних нейронних мереж, які розробляються для обчислення коефіцієнта Шезі з урахуванням параметричної невизначеності даних про гідроморфологічні фактори та параметри, що характеризують гідравлічний опір у руслах річок. Задача вирішується на прикладі штучної нейронної мережі прямого поширення з одним прихованим шаром і сигмоподібною логістичною функцією активації. Kyiv National University of Construction and Architecture 2022-06-28 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/260694 10.32347/2411-4049.2022.2.59-85 Environmental safety and natural resources; Vol. 42 No. 2 (2022): Environmental safety and natural resources; 59-85 Екологічна безпека та природокористування; Том 42 № 2 (2022): Екологічна безпека та природокористування; 59-85 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2022.2 en https://es-journal.in.ua/article/view/260694/257132 Copyright (c) 2022 Khodnevych Ya.V., Stefanyshyn D.V. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Ähnliche Einträge