Szerző dc.contributor.author | Chen Weibin | |
Szerző dc.contributor.author | Sharifrazi Danial | |
Szerző dc.contributor.author | Liang Guoxi | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Chau Kwok Wing | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:47:24Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:47:24Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1997-003X | |
Issn dc.identifier.issn | 1994-2060 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19931 | |
Kivonat dc.description.abstract | Streamlined weirs, which are a nature-inspired type of weir, have gained tremendous attention among hydraulic engineers, mainly owing to their established performance with high discharge coefficients. Computational fluid dynamics (CFD) is considered as a robust tool to predict the discharge coefficient. To bypass the computational cost of CFD-based assessment, the present study proposes data-driven modeling techniques, as an alternative to CFD simulation, to predict the discharge coefficient based on an experimental dataset. To this end, after splitting the dataset using a k-fold cross-validation technique, the performance assessment of classical and hybrid machine learning–deep learning (ML-DL) algorithms is undertaken. Among ML techniques, linear regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) and decision tree (DT) algorithms are studied. In the context of DL, long short-term memory (LSTM), convolutional neural network (CNN) and gated recurrent unit (GRU), and their hybrid forms, such as LSTM-GRU, CNN-LSTM and CNN-GRU techniques, are compared using different error metrics. It is found that the proposed three-layer hierarchical DL algorithm, consisting of a convolutional layer coupled with two subsequent GRU levels, which is also hybridized with the LR method (i.e. LR-CGRU), leads to lower error metrics. This paper paves the way for data-driven modeling of streamlined weirs. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | streamlined weirs | |
Kulcsszó dc.subject | dischargeprediction | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | deep convolutional neural network | |
Kulcsszó dc.subject | gated recurrent unit | |
Cím dc.title | Accurate discharge coefficient prediction of streamlined weirs by coupling linear regression and deep convolutional gated recurrent unit | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:00:11Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1080/19942060.2022.2053786 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Anyagtudományok és technológiák | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32779592 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 16 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 1 | |
Terjedelem dc.format.page | 965-976 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000780488600001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85128385876 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | ENG APPL COMP FLUID | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
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 |