論文の概要: Prediction of Discharge Capacity of Labyrinth Weir with Gene Expression
Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02751v1
- Date: Thu, 16 Jan 2020 00:48:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 23:37:05.930092
- Title: Prediction of Discharge Capacity of Labyrinth Weir with Gene Expression
Programming
- Title(参考訳): 遺伝子発現プログラミングによるラビリンスワイアの放電容量の予測
- Authors: Hossein Bonakdari, Isa Ebtehaj, Bahram Gharabaghi, Ali Sharifi, Amir
Mosavi
- Abstract要約: 本稿では,三角迷路の排出係数を予測するための遺伝子発現プログラムに基づくモデルを提案する。
異なる統計指標を用いて行った研究の結果, GEPはNLRよりも有能であることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a model based on gene expression programming for
predicting the discharge coefficient of triangular labyrinth weirs. The
parameters influencing discharge coefficient prediction were first examined and
presented as crest height ratio to the head over the crest of the weir, a crest
length of water to channel width, a crest length of water to the head over the
crest of the weir, Froude number and vertex angle dimensionless parameters.
Different models were then presented using sensitivity analysis in order to
examine each of the dimensionless parameters presented in this study. In
addition, an equation was presented through the use of nonlinear regression
(NLR) for the purpose of comparison with GEP. The results of the studies
conducted by using different statistical indexes indicated that GEP is more
capable than NLR. This is to the extent that GEP predicts the discharge
coefficient with an average relative error of approximately 2.5% in such a
manner that the predicted values have less than 5% relative error in the worst
model.
- Abstract(参考訳): 本稿では,三角迷路の排出係数を予測するための遺伝子発現プログラムに基づくモデルを提案する。
排出係数予測に影響を及ぼすパラメータをまず検討し, ワイアの頂部における頭頂の高さ比, 流路幅に対する水頂長, ワイアの頂部における頭頂長, フロード数および頂点角の無次元パラメータとして提示した。
この研究で提示された無次元パラメータのそれぞれを調べるために,感度解析を用いて異なるモデルを提示した。
さらに, GEPとの比較のために非線形回帰(NLR)を用いて方程式を提示した。
異なる統計指標を用いて行った研究の結果, GEPはNLRよりも有能であることが示唆された。
これは、GEPが平均相対誤差約2.5%の放電係数を予測し、予測値が最悪のモデルで5%未満の相対誤差を持つ程度である。
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