Application of data decomposition and deep learning technique

Idioma: inglés

Editorial: Omniscriptum, Scholars' Press, 2025

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Water pollution is one of the most serious environmental problems worldwide. Accurate forecast of water quality is of great importance since it can provide useful information for the managers to minimize the impact of water pollution. However, water quality forecasting still remains a challenge due to the limited information about the pollution resources and the high uncertainties of the dynamic processes. Most of the existing water quality forecast models are based on the original data without preprocessing. Water quality data is usually of high complexity and non-stationary, and therefore, forecasting models without any data preprocessing could not provide stable prediction result, particularly, for the time points with rapid change.In this regard, this book proposes some novel hybrid models based on data decomposition and deep learning neural network. We describes a new chlorophyll-a forecast method that combines empirical wavelet transform, support vector regression, and sine cosine algorithm, a novel hybrid model combining real-time data decomposition, fuzzy C-means clustering (FCM) and bidirectional gated recurrent unit and a novel hybrid model. 148 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659839641

Título
Application of data decomposition and deep learning technique
Autor
Kwang Hun Kim
Editorial
Omniscriptum, Scholars' Press
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659839647
ISBN 13
9783659839641
Dimensiones
220x150x33 mm

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