nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The vegetative filter strips (VFS) are a best management practice. For quantifying the movement & amount of sediments & nutrients, the performance of VFS has to be modeled. Data available from the literature & recent experiments were used. Artificial runoff was created. Flow samples were analysed for concentrations for total suspended solids, total phosphorus & soluble phosphorus, & particle size distribution. Input-output data sets were used to train & test a multi-layered perceptron using back propagation (BP) algorithm & a radial basis function neural network using fuzzy c-means clustering algorithm. Sensitivity tests were done for finding optimum architectures of neural networks. The statistical analysis & comparisons between predicted & observed values for the three models showed that a BP network with 15 hidden units can model the performance of VFS efficiently, including the trapping of soluble P. They could predict the outputs, even without the particle size distribution. ANN'S have to be trained before being used to predict the outputs. GRAPH is mobile & could be successfully used for verification, since it takes into account the physical processes going on.

N� de ref. del art�culo 9783659506154

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Data mining for performance of vegetative filter strips : A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH
Editor: LAP LAMBERT Academic Publishing
Fecha de publicaci�n: 2013
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 365950615X
ISBN 13: 9783659506154
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 13 de largo
Peso: 340 gramos

Acerca de

Sinopsis

The vegetative filter strips (VFS) are a best management practice. For quantifying the movement & amount of sediments & nutrients, the performance of VFS has to be modeled. Data available from the literature & recent experiments were used. Artificial runoff was created. Flow samples were analysed for concentrations for total suspended solids, total phosphorus & soluble phosphorus, & particle size distribution. Input-output data sets were used to train & test a multi-layered perceptron using back propagation (BP) algorithm & a radial basis function neural network using fuzzy c-means clustering algorithm. Sensitivity tests were done for finding optimum architectures of neural networks. The statistical analysis & comparisons between predicted & observed values for the three models showed that a BP network with 15 hidden units can model the performance of VFS efficiently, including the trapping of soluble P. They could predict the outputs, even without the particle size distribution. ANN'S have to be trained before being used to predict the outputs. GRAPH is mobile & could be successfully used for verification, since it takes into account the physical processes going on.

Rese�a del editor

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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