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
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)

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

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

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)

The least squares method in estimating the accuracy of surface air temperature projections based on ensembles of regional climate models
за авторством: Krakovskа, S.V., та інші
Опубліковано: (2023)

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)

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

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)

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

Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері
за авторством: Bodyanskiy, Yevgeniy, та інші
Опубліковано: (2025)

MAIN FEATURES OF PREDICTION THE HYDROCARBON ACCUMULATION OF SEDIMENTARY AND BASEMENT ROCKS ON IMPACT STRUCTURES WITH STAGR TECHNOLOGY
за авторством: Bagriy, I.D., та інші
Опубліковано: (2015)

Using an Ensemble of Neural Networks for Determining the Diagnostic Parameters of the Vertebrae
за авторством: Конюхов, В. Д.
Опубліковано: (2024)

Using an Ensemble of Neural Networks for Determining the Diagnostic Parameters of the Vertebrae
за авторством: Конюхов, В. Д.
Опубліковано: (2024)

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

Increasing the Accuracy of Determining the Cardiothoracic Ratio with the Help of an Ensemble of Neural Networks
за авторством: Конюхов, В. Д., та інші
Опубліковано: (2024)

Increasing the Accuracy of Determining the Cardiothoracic Ratio with the Help of an Ensemble of Neural Networks
за авторством: Конюхов, В. Д., та інші
Опубліковано: (2024)

Application of filtering efficiency prediction to hyperspectral data pre-processing
за авторством: Lukin, Volodymyr, та інші
Опубліковано: (2015)

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

THE PRINCIPAL ASPECTS FOR THE SUBSTANTIATION OF THE RELIABILITY ESTIMATIONS OF THE EXPERIMENTAL AND PREDICTABLE PHYSICAL VALUES IN HYDROGEOLOGY, AS WELL THE ELABORATING CONCEPTION FOR THE PESSIMISTIC AND OPTIMISTIC SOLUTIONS
за авторством: SITNIKOV, А. В.
Опубліковано: (2011)

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

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)

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

ОПТИМІЗАЦІЯ ЗА ДИСПЕРСІЄЮ ТА СЕРЕДНІМ ЗНАЧЕННЯМ: МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЯ В ТЕХНОЛОГІЧНОМУ СЕКТОРІ США
за авторством: SHOLOPAK, V., та інші
Опубліковано: (2025)

A PREDICTIVE CONTROL ALGORITHM FOR AN ACTIVE THREE-PHASE POWER FILTER
за авторством: Vlasenko, R. V., та інші
Опубліковано: (2014)

What could we have learnt from the previous flood data to predict losses caused by the 1980, 1986, and 1998 catastrophic floods in Ukrainian Transcarpathian?
за авторством: Stefanyshyn, Dmytro V.
Опубліковано: (2022)

Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121
за авторством: Al-Senaikh, Raed, та інші
Опубліковано: (2025)

PERFORMANCE ANALYSIS OF SOLAR AND WIND ENERGY SYSTEMS USING PYTHON AND NUMERICAL MODELLING
за авторством: Viswanatha, Rao J., та інші
Опубліковано: (2025)

Method of corn yield prediction per grain applying Fuzzy Cognitive Maps
за авторством: Popov, Mykhailo, та інші
Опубліковано: (2024)

An approach to prediction and providing of compression ratio for DCT based coder applied to remote sensing images
за авторством: Kozhemiakin, Ruslan, та інші
Опубліковано: (2016)

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

Архітектура електронних навчальних систем
за авторством: Паламарчук, Євген Анатолійович
Опубліковано: (2021)

Prediction of Parameters in Optimal Operation Point for BPG-based Lossy Compression of Noisy Images
за авторством: Kovalenko, Bogdan, та інші
Опубліковано: (2022)

Розроблення інструментарію для аналізу текстів публічних та спеціалізованих джерел у завданнях передбачення та системного аналізу
за авторством: Savastiyanov, Volodymyr
Опубліковано: (2020)

Method for prediction and control by uncertain microsatellite magnetic cleanliness based on calculation and compensation magnetic field spatial harmonics
за авторством: Kuznetsov, B. I., та інші
Опубліковано: (2024)

Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning
за авторством: Malikov, Ruslan, та інші
Опубліковано: (2025)

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)