Szerző dc.contributor.author | Amanlou Ali | |
Szerző dc.contributor.author | Suratgar Amir Abolfazl | |
Szerző dc.contributor.author | Tavoosi Jafar | |
Szerző dc.contributor.author | Mohammadzadeh Ardashir | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:41:00Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:41:00Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2169-3536 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19921 | |
Kivonat dc.description.abstract | Accurate estimation of the longitudinal dispersion coefficient (LDC) is essential for modeling the pollution status in rivers. This research investigates the capabilities of machine-learning methods such as multi-layer perceptron (MLP), multi-layer perceptron trained with particle swarm optimization (MLP-PSO), multi-layer perceptron trained with Stochastic gradient descent deep learning (MLP-SGD) and different regressions including linear and non-linear regressions (LR and NLR) methods for determining the LDC of pollution in natural rivers and evaluates the accuracy of these methods in comparison with real measured data. Furthermore, the correlation coefficient (CC), root mean squared error (RMSE) and Willmott’s Index (WI) were implemented to evaluate the accuracies of the mentioned methods. Comparison of the results showed the superiority of the MLP-SGD model with CC of 0.923, RMSE of 281.4 and WI of 0.954, which indicates the undeniable accuracy and quality of the deep-learning model that can be used as a powerful model for LDC simulation. Also due to the acceptable performance of the PSO algorithm in the hybridization of the MLP model, the use of PSO algorithms is recommended to train machine-learning techniques for LDC estimation. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | reflection removal | |
Kulcsszó dc.subject | reflection separation | |
Kulcsszó dc.subject | systematic review | |
Cím dc.title | Single-image reflection removal using deep learning: a systematic review | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T11:45:42Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | „A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1109/ACCESS.2022.3156273 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Informatikai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32719287 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | IEEE Access | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 29937-29953 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000772392500001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85125736056 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | IEEE ACCESS | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |