Evaluation of Parametric and Nonparametric Machine‐Learning Techniques for Prediction of Saturated and Near‐Saturated Hydraulic Conductivity

Evaluation of Parametric and Nonparametric Machine‐Learning Techniques for Prediction of Saturated and Near‐Saturated Hydraulic Conductivity

The SWLM showed better performance than Lasso in the testing phase for log(Ks) and log(K10) prediction, with RMSE values of 0.666 and 0.551 cm d−1 and R2 of 0.26 and 0.65. Nonparametric supervised machine learning methods trained and tested with a similar data set significantly improved the accuracy...

Mô tả chi tiết

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Kotlar, A.M.
Đồng tác giả:	Iversen, B.V.
Định dạng:	BB
Ngôn ngữ:	English
Thông tin xuất bản:	2020
Chủ đề:	Organic matter Pedological horizon Pedotransfer function Support vector machine Stepwise linear model
Truy cập trực tuyến:	http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9741
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Estimating Near‐Saturated Soil Hydraulic Conductivity Based on Its Scale‐Dependent Relationships with Soil Properties
Thông tin tác giả:: Yang, Y.
Thông tin xuất bản: (2020)

A Pedotransfer Function for Field‐Scale Saturated Hydraulic Conductivity of a Small Watershed
Thông tin tác giả:: Picciafuoco, T.
Thông tin xuất bản: (2020)

Preliminary Discussion Regarding SVM Kernel Function Selection in the Twofold Rock Slope Prediction Model
Thông tin tác giả:: Zhang,Yin

Soil Hydraulic Properties Determined by Inverse Modeling of Drip Infiltrometer Experiments Extended with Pedotransfer Functions
Thông tin tác giả:: Kotlar, A.M.
Thông tin xuất bản: (2020)

Combining Visible−Near‐Infrared and Pedotransfer Functions for Parameterization of Tile Drain Flow Simulations
Thông tin tác giả:: Varvaris, I.
Thông tin xuất bản: (2020)

Kỹ thuật Support vector Machines và ứng dụng
Thông tin tác giả:: Thái, Sơn
Thông tin xuất bản: (2018)

Short-term load forecasting for non-residential buildings contrasting artiﬁcial occupancy attributes
Thông tin tác giả:: Massana,Joaquim

Automatic architectural style detection using one-class support vector machines and graph kernels / Tiemen Strobbe...[et al.]
Thông tin tác giả:: Meyer, Ronald De, và những người khác

Monthly Mean Streamflow Prediction Based on Bat Algorithm-Support Vector Machine
Thông tin tác giả:: Xing,Bing

A Simple and Improved Model for Describing Soil Hydraulic Properties from Saturation to Oven Dryness
Thông tin tác giả:: Liao, K.
Thông tin xuất bản: (2020)

Soil variability in La Violada Irrigation District (Spain): II Characterizing hydrologic and salinity features
Thông tin tác giả:: Isidoro, D., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Soil Systems for Upscaling Saturated Hydraulic Conductivity for Hydrological Modeling in the Critical Zone
Thông tin tác giả:: Libohova, Z.
Thông tin xuất bản: (2020)

The effect of ethanolic leaves extract of Hymenodictyon floribundun on inflammatory biomarkers: a data-driven approach
Thông tin tác giả:: Usman, Abdullahi Garba
Thông tin xuất bản: (2023)

Accuracy of Saturated Soil Hydraulic Conductivity Estimated from Numerically Simulated Single‐Ring Infiltrations
Thông tin tác giả:: Bagarello, V.
Thông tin xuất bản: (2020)

Evaluating the Influence of Specimen Preparation on Saturated Hydraulic Conductivity Using Nuclear Magnetic Resonance Technology
Thông tin tác giả:: Teng, J.
Thông tin xuất bản: (2020)

Mangrove classification using support vector machines and random forest algorithm : a comparative study
Thông tin tác giả:: Campomanes, F.
Thông tin xuất bản: (2020)

Phân loại văn bản bằng phương pháp Support vector machine
Thông tin tác giả:: Lương Thị Minh Hồng
Thông tin xuất bản: (2015)

Comparing Visible–Near‐Infrared Spectroscopy and a Pedotransfer Function for Predicting the Dry Region of the Soil‐Water Retention Curve
Thông tin tác giả:: Pittaki-Chrysodonta, Z.
Thông tin xuất bản: (2020)

A pH‐Based Pedotransfer Function for Scaling Saturated Hydraulic Conductivity Reduction: Improved Estimation of Hydraulic Dynamics in HYDRUS
Thông tin tác giả:: Ali, A.
Thông tin xuất bản: (2020)

Xử lý biểu mẫu trả lời điều tra - thăm dò theo hình thức trắc nghiệm
Thông tin tác giả:: Quách, Văn Lượm

On the Information Content of Cosmic‐Ray Neutron Data in the Inverse Estimation of Soil Hydraulic Properties
Thông tin tác giả:: Brunetti, G.
Thông tin xuất bản: (2020)

Machine-Learning Detection Algorithms for Large Barkhausen Jumps in Cluttered Environment
Thông tin tác giả:: Alimi, R.
Thông tin xuất bản: (2020)

Effects of variability in experimental database on machine-learning-based prediction of ultimate load of circular concrete-filled steel tubes
Thông tin tác giả:: Ho, Nang Xuan
Thông tin xuất bản: (2021)

Phân loại văn bản bằng phương pháp Support Vector Machine
Thông tin tác giả:: Lương Thị Minh Hồng

Multi-view Scaling Support Vector Machines for Classification and Feature Selection
Thông tin tác giả:: Xu, Jinglin
Thông tin xuất bản: (2021)

Magnetocardiography-Based Ischemic Heart Disease Detection and Localization Using Machine Learning Methods
Thông tin tác giả:: Tao, R.
Thông tin xuất bản: (2021)

Scale Issues in Soil Hydrology
Thông tin tác giả:: Vogel, H-J.
Thông tin xuất bản: (2020)

Image based modeling and prediction of nonstationary ground motions /Y. Dak Hazirbaba, J. Tezcan ⇑
Thông tin tác giả:: Hazirbaba,Y. Dak

Machine Learning Inspired Codeword Selection For Dual Connectivity in 5G User-Centric Ultra-Dense Networks
Thông tin tác giả:: Yang, Y.
Thông tin xuất bản: (2020)

Learning and soft computing : support vector machines, neural networks, and fuzzy logic models
Thông tin tác giả:: Vojislav Kecman
Thông tin xuất bản: (2023)

Nghiên cứu phương pháp nhận dạng chữ viết tay hạn chế bằng mô hình SVM (Support Vector Machines)
Thông tin xuất bản: (2014)

Comparison of the performance of 22 models describing soil water retention curves from saturation to oven dryness
Thông tin tác giả:: Du, C.
Thông tin xuất bản: (2020)

The multi-period service territory design problem – An introduction, a model and a heuristic approach /Matthias Bender a, ⇑ , Anne Meyer a , Jörg Kalcsics b , Stefan Nickel a,c a Department of Logistics and Supply Chain Optimization, Research Center for Information Technology (F
Thông tin tác giả:: Bender,Matthias

New Horizons in Insect Science: Towards Sustainable Pest Management
Thông tin tác giả:: Chakravarthy, Akshay Kumar
Thông tin xuất bản: (2015)

Modeling Soil Matrix Hydraulic Properties for Variably-Saturated Hydrologic Analysis
Thông tin tác giả:: Lee,Ryan S.

An Efficient Multiobjective Design Optimization Method for a PMSLM Based on an Extreme Learning Machine
Thông tin tác giả:: Song, J.
Thông tin xuất bản: (2020)

Buoyancy-Driven Flow in Fluid-Saturated Porous Media near a Bounding Surface
Thông tin tác giả:: Sakamoto, Hitoshi, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

BEST‐2K Method for Characterizing Dual‐Permeability Unsaturated Soils with Ponded and Tension Infiltrometers
Thông tin tác giả:: Lassabatere, L.
Thông tin xuất bản: (2020)

Read/Interrogation Enhancement of Chipless RFIDs Using Machine Learning Techniques
Thông tin tác giả:: Jeong, S.
Thông tin xuất bản: (2021)

Emotion Recognition Based on Double Tree Complex Wavelet Transform and Machine Learning in Internet of Things
Thông tin tác giả:: Xu,X.
Thông tin xuất bản: (2020)