Szerző dc.contributor.author | Gundoshmian Tarahom Mesri | |
Szerző dc.contributor.author | Ardabili Sina | |
Szerző dc.contributor.author | Csaba Mako | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:04:56Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:04:56Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1551-0018 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19960 | |
Kivonat dc.description.abstract | "The accurate estimation of dew point temperature (Tdew) is important in climatological, agricultural, and agronomical studies. In this study, the feasibility of two soft computing methods, random forest (RF) and multivariate adaptive regression splines (MARS), is evaluated for predicting the long-term mean monthly Tdew. Various weather variables including air temperature, sunshine duration, relative humidity, and incoming solar radiation from 50 weather stations in Iran as well as their geographical information (or a subset of them) are used in RF and MARS as inputs. Three statistical indicators namely, root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and correlation coefficient (R) are used to assess the accuracy of Tdew estimates from both models for different input configurations. The results demonstrate the capability of the RF and MARS methods for predicting the long-term mean monthly Tdew. The combined scenarios in both the RF and MARS methods are found to produce the best Tdew estimates. The best Tdew estimates were obtained by the MARS model with the RMSE, MAE, and R of respectively 0.17°C, 0.14°C, and 1.000 in the training phase"," 0.15°C, 0.12°C, and 1.000 in the validation phase"," and 0.18°C, 0.14°C, and 0.999 in the testing phase." | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | oyster mushroom | |
Kulcsszó dc.subject | life cycle assessment | |
Kulcsszó dc.subject | food production | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | big data | |
Cím dc.title | Modeling and optimization of the oyster mushroom growth using artificial neural network: Economic and environmental impacts | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T14:03:42Z | |
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 | 10.3934/mbe.2022453 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Környezettudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32922869 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Mathematical Biosciences And Engineering | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 19 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 9749-9768 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000827830700001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85134532172 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | MATH BIOSCI ENG | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Menedzsment Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szociológiai Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdaság- és Regionális Tudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Államtudományi és Nemzetközi Tanulmányok Kar | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Kiberbiztonsági Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |