Зображення обкладинки

Prediction of hydraulic resistance coefficient using an ensemble neural network algorithm

This study presents the development and testing of a computational algorithm based on ensemble learning of artificial neural networks for predicting the empirical hydraulic resistance coefficient known as the Chézy roughness coefficient in open channels. The input data for the model include hydrolog...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2025
Ключові слова:	keywords
Автори:	Khodnevych, Yaroslav, Korbutiak, Vasyl
Формат:	Стаття
Мова:	Українська
Опубліковано:	Kyiv National University of Construction and Architecture 2025
Теми:	ensemble learning artificial neural networks bagging method prediction the Chézy roughness coefficient Python
Онлайн доступ:	https://es-journal.in.ua/article/view/351693
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Environmental safety and natural resources

Репозитарії

Environmental safety and natural resources

Схожі ресурси

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
за авторством: Khodnevych, Yaroslav V., та інші
Опубліковано: (2022)

Do we need a more sophisticated multilayer artificial neural network to compute roughness coefficient?
за авторством: Khodnevych, Yaroslav V., та інші
Опубліковано: (2023)

Еstimating the Chézy roughness coefficient as a characteristic of hydraulic resistance to flow in river channels: a general overview, existing challenges, and ways of their overcoming
за авторством: Stefanyshyn, Dmytro V., та інші
Опубліковано: (2021)

Development and research of a modified convolutional neural network for malaria cell pattern recognition
за авторством: Федорченко, Є. М., та інші
Опубліковано: (2023)

The problem of prediction of the transmission coefficient using neural networks with a limited quantity of data
за авторством: Krysenko, Pavlo
Опубліковано: (2025)

PHOTOVOLTAIC GENERATION FORECASTING MODELS: CONCEPTUAL ENSEMBLE ARCHITECTURES
за авторством: Matushkin, Dmytro
Опубліковано: (2024)

APPLICATION OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR PREDICTING THE THERMAL STATE OF AN AIR-SOIL HEAT EXCHANGER
за авторством: Basok , B., та інші
Опубліковано: (2025)

Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus
за авторством: Федорченко, Є. М., та інші
Опубліковано: (2021)

Yield prediction at field level
за авторством: Kryvoshein, Oleksandr, та інші
Опубліковано: (2024)

Method for political propaganda detection in internet content using neural network natural language processing tools
за авторством: Krak, Iu.V., та інші
Опубліковано: (2024)

An evaluation of task performance capabilities in a network-centric system with neural networks usage
за авторством: Бойченко, А. В., та інші
Опубліковано: (2025)

Application of neural networks in OLAP-systems
за авторством: Nabibayeva, G.Ch.
Опубліковано: (2024)

NEURAL NETWORK MODELING IN PROBLEMS OF PREDICTION MODES OF ELECTRICAL GRIDS
за авторством: Moroz, A. N., та інші
Опубліковано: (2016)

Complex systems in geophysics: methods of research and prediction of their behavior
за авторством: Mykulyak, Serhiy
Опубліковано: (2025)

Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid
за авторством: Sahraoui, H., та інші
Опубліковано: (2021)

Problems and perspectives of application of Artificial Neural Nets in power engineering. Part 2. Management
за авторством: Voronovskiy, та інші
Опубліковано: (2007)

New application of artificial neural network-based direct power control for permanent magnet synchronous generator
за авторством: Akkouchi, K., та інші
Опубліковано: (2021)

Neural networks’ learning process acceleration
за авторством: Katerynych, L., та інші
Опубліковано: (2020)

A study of the hydraulic characteristics of centrifugal atomizers of cooling towers and ways of their improvement
за авторством: Dubrovskyi V.V., та інші
Опубліковано: (2008)

Characteristics for choice of models in the ansables classification
за авторством: Barmak, O.V., та інші
Опубліковано: (2018)

Application of deep learning and computer vision frameworks for solving video context prediction problem
за авторством: Voloshyn, D.
Опубліковано: (2018)

Situational predictive modelling of the flood hazard in the Dniester river valley near the town of Halych
за авторством: Stefanyshyn, Dmytro V., та інші
Опубліковано: (2019)

Photovoltaic system faults diagnosis using discrete wavelet transform based artificial neural networks
за авторством: Bengharbi, A. A., та інші
Опубліковано: (2022)

Adaptive ensemble decision integration for indicator of resource security: methodology and statistical validation of stability
за авторством: Ilyina, O.P., та інші
Опубліковано: (2026)

A Convolutional Neural Network Model and Software Tool for Classifying the Presence of a Medical Mask on a Human Face
за авторством: Hryhorenko, Y.S., та інші
Опубліковано: (2023)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
за авторством: Subbotin, S. A., та інші
Опубліковано: (2018)

PREDICTION OF ENERGY EFFICIENCY OF SCREW COMPRESSORS IN AMMONIA REFRIGERATION SYSTEMS WITH FREQUENCY CONTROL USING A NEURAL NETWORK
за авторством: Nitsak, Yaroslav, та інші
Опубліковано: (2026)

A modern approach to calculating the abilities and capabilities of military units to perform tasks using artificial intelligence
за авторством: Бойченко, А. В., та інші
Опубліковано: (2025)

Recurrent neural networks for the problem of improving numerical meteorological forecasts
за авторством: Doroshenko, А.Yu., та інші
Опубліковано: (2023)

Data arrangements to train an artificial neural network within solving the tasks for calculating the Chйzy roughness coefficient under uncertainty of parameters determining the hydraulic resistance to flow in river channels
за авторством: Ya. V. Khodnevych, та інші
Опубліковано: (2022)

The problem of IC50 prediction for ligand-protein pairs using Transformer architecture under limited resources
за авторством: Krysenko, Pavlo, та інші
Опубліковано: (2026)

An automated scenario generation system for analytical activities.
за авторством: Dodonov, O. G., та інші
Опубліковано: (2019)

Fractional-based iterative learning-optimal model predictive control of speed induction motor regulation for electric vehicles application
за авторством: Nemouchi, B., та інші
Опубліковано: (2024)

Software package for adaptive training of robot controllers based on neural networks
за авторством: Vitiuk, A.Y., та інші
Опубліковано: (2023)

COMPUTATIONAL EFFICIENCY OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN OPTIMIZING THE OPERATING CONDITIONS OF PATCH ANTENNAS
за авторством: Butov, S., та інші
Опубліковано: (2026)

Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods
за авторством: Vyzhva, Serhiy, та інші
Опубліковано: (2025)

Implementation of neural network based 2D seismic images super resolution approach
за авторством: Noskov, Oleksii, та інші
Опубліковано: (2025)

Do we need a more sophisticated multilayer artificial neural network to compute roughness coefficient?
за авторством: Y. Khodnevych, та інші
Опубліковано: (2023)

Automatic development of deep neural networks for improving numerical meteorological forecast
за авторством: Doroshenko, А.Yu., та інші
Опубліковано: (2024)

Overview and comparison of neural network models for diagnostics and quality control in the production of printed circuit boards
за авторством: Верлань , А.А., та інші
Опубліковано: (2025)