Temat: artificial sewage - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w odpływie z oczyszczalni ścieków
Application of artificial neural networks to forecasting total nitrogen content in secondary effluent from treatment plants
Autorzy:: Wąsik, E.
Chmielowski, K.
Studziński, J.
Szeląg, B.
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:: ścieki komunalne
ścieki oczyszczone
modelowanie
prognozowanie
sztuczne sieci neuronowe
azot ogólny
azot amonowy
azotyny
azotany
azot organiczny
sewage
secondary effluent
modeling
forecasting
artificial neural networks
total nitrogen
ammonia nitrogen
nitrites
nitrates
organic nitrogen; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości azotu ogólnego w odpływie z oczyszczalni ścieków
Autorzy:: Wąsik, E.
Chmielowski, K.
Studziński, J.
Szeląg, B.
Data publikacji:: 2018
Słowa kluczowe:: ścieki komunalne
ścieki oczyszczone
modelowanie
prognozowanie
sztuczne sieci neuronowe
azot ogólny
azot amonowy
azotyny
azotany
azot organiczny
sewage
secondary effluent
modeling
forecasting
artificial neural networks
total nitrogen
ammonia nitrogen
nitrites
nitrates
organic nitrogen; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
Forecasting the sewage inflow into a treatment plant using artificial neural networks and linear discriminant analysis
Autorzy:: Szeląg, B.
Studziński, J.
Chmielowski, K.
Leśniańska, A.
Rojek, I.
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:: Wastewater inflow
sewage treatment plant
water level
daily precipitation
artificial neural networks
discriminant models
mean square error
mean percentage error
relative error
residual relative error
importance coefficient
dopływ ścieków
oczyszczalnia ścieków
poziom wody
opad dobowy
sztuczne sieci neuronowe
model dyskryminacyjny
błąd średniokwadratowy
średni błąd procentowy
błąd względny
względny błąd resztowy
współczynnik ważności; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
Autorzy:: Szeląg, B.
Studziński, J.
Chmielowski, K.
Leśniańska, A.
Rojek, I.
Data publikacji:: 2018
Słowa kluczowe:: Wastewater inflow
sewage treatment plant
water level
daily precipitation
artificial neural networks
discriminant models
mean square error
mean percentage error
relative error
residual relative error
importance coefficient
dopływ ścieków
oczyszczalnia ścieków
poziom wody
opad dobowy
sztuczne sieci neuronowe
model dyskryminacyjny
błąd średniokwadratowy
średni błąd procentowy
błąd względny
względny błąd resztowy
współczynnik ważności; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Informacja