Szerző dc.contributor.author | Karami Hojat | |
Szerző dc.contributor.author | DadrasAjirlou Yashar | |
Szerző dc.contributor.author | Jun Changhyun | |
Szerző dc.contributor.author | Bateni Sayed M. | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Szerző dc.contributor.author | Moslehpour Massoud | |
Szerző dc.contributor.author | Chau Kwok-Wing | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:59:39Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:59:39Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2296-665X | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19933 | |
Kivonat dc.description.abstract | Methods: Hence, this paper provides a new hybrid machine learning model called genetic support vector machine and analysis of variance (GSVMA). The analysis of variance (ANOVA) is known as the kernel function for the SVM algorithm. The proposed model is performed based on the Z-Alizadeh Sani dataset so that a genetic optimization algorithm is used to select crucial features. In addition, SVM with ANOVA, linear SVM (LSVM), and library for support vector machine (LIBSVM) with radial basis function (RBF) methods were applied to classify the dataset. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | sediment load | |
Kulcsszó dc.subject | sediment transport | |
Kulcsszó dc.subject | river flow | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | hydrological model | |
Kulcsszó dc.subject | hydrology | |
Kulcsszó dc.subject | big data | |
Cím dc.title | Novel approach for estimation of sediment load in dam reservoir with hybrid intelligent algorithms | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:03:29Z | |
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 | 10.3389/fenvs.2022.821079 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Környezettudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32764401 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Frontiers In Environmental Science | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 10 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 6 | |
Terjedelem dc.format.page | 16.jan | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000789142400001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85128485623 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | FRONT ENV SCI-SWITZ | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
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 | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |