Very limited efforts have been made

Very limited efforts have been made in the past specifically in India to utilise ANN for water quality modelling
purposes. It is understood that the estimation of water quality of a river at any location is a tedious work due to the
non-linear behaviour of different water quality variables. The ANNs have been successfully used in many
hydrological studies and this was a motivating factor for its application to the present study. The performance of
ANN was tested using RMSE, R and DC. It was found that the ANN approach turned out to be an efficient approach
for water quality modelling. Even more accurate predictions of DO could be obtained with a shorter time base input
data, e.g., 10-daily or daily data. An added advantage of ANN is that it does not require any assumption about the
range of flow discharge, temperature, BOD and DO. However, the input data should be consistent and the
controlling factors should be the same for training and test data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความพยายามมากจำกัดได้ทำในอดีตโดยเฉพาะในอินเดียจะใช้แอนสำหรับสร้างแบบจำลองคุณภาพน้ำวัตถุประสงค์ มันเป็นที่เข้าใจว่าการประเมินคุณภาพน้ำของแม่น้ำได้ทุกสถานทำงานน่าเบื่อเนื่องในพฤติกรรมไม่เชิงเส้นของตัวแปรคุณภาพน้ำที่แตกต่างกัน ANNs สำเร็จใช้ในศึกษาด้านชลศาสตร์และนี้เป็นตัวกระตุ้นสำหรับโปรแกรมประยุกต์ของการศึกษาปัจจุบัน ประสิทธิภาพของแอนน์ถูกทดสอบใช้ RMSE, R และ DC พบว่า วิธีแอนกลายเป็นวิธีมีประสิทธิภาพสำหรับน้ำคุณภาพแบบจำลอง คาดคะเนถูกต้องมากยิ่งขึ้นของสามารถดึงตัวสั้นเวลาพื้นฐานอินพุตข้อมูล เช่น ข้อมูลทุก 10 วัน หรือทุกวัน เพิ่มข้อดีของแอนคือ ว่า ไม่ต้องมีสมมติฐานเกี่ยวกับการถ่ายช่วงของการไหล อุณหภูมิ BOD และทำ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ป้อนเข้าควรสอดคล้องและการควบคุมปัจจัยควรจะเหมือนกันสำหรับการฝึกอบรมและทดสอบข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความพยายามที่ จำกัด มากได้ทำในอดีตที่ผ่านมาโดยเฉพาะในประเทศอินเดียจะใช้ประโยชน์จากการสร้างแบบจำลอง ANN
คุณภาพน้ำวัตถุประสงค์ เป็นที่เข้าใจว่าการประมาณค่าคุณภาพน้ำของแม่น้ำที่สถานที่ใด ๆ
เป็นงานน่าเบื่อเนื่องจากการที่พฤติกรรมไม่เชิงเส้นของตัวแปรคุณภาพน้ำที่แตกต่างกัน ANNs
ได้รับการใช้ประสบความสำเร็จในหลายการศึกษาอุทกวิทยาและนี่คือปัจจัยกระตุ้นสำหรับการประยุกต์ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ ประสิทธิภาพการทำงานของแอนได้รับการทดสอบโดยใช้ RMSE วิจัยและ DC ผลการทดลองพบว่าวิธีแอนจะกลายเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างแบบจำลองคุณภาพน้ำ แม้การคาดการณ์ที่ถูกต้องมากขึ้น DO อาจจะได้มีเวลาในการป้อนข้อมูลสั้นฐานข้อมูลเช่นข้อมูล10 รายวันหรือรายวัน ประโยชน์เพิ่มของแอนก็คือว่ามันไม่จำเป็นต้องมีสมมติฐานเกี่ยวกับการใด ๆช่วงของการปล่อยไหลอุณหภูมิ BOD และ DO อย่างไรก็ตามข้อมูลของท่านควรจะสอดคล้องและปัจจัยที่ควบคุมควรจะเหมือนกันสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความพยายามที่ จำกัด มากได้รับการทำในอดีต โดยเฉพาะในอินเดียใช้ แอน คุณภาพน้ำแบบ
วัตถุประสงค์ เป็นที่เข้าใจว่าการประมาณค่าคุณภาพน้ำของแม่น้ำในสถานที่ใด ๆเป็นงานที่น่าเบื่อเนื่องจาก
) พฤติกรรมของตัวแปรคุณภาพน้ำที่แตกต่างกัน ส่วนแอนน์ได้ใช้ประสบความสำเร็จในหลาย
การศึกษาอุทกวิทยาและนี้เป็นปัจจัย motivating สำหรับการประยุกต์ใช้ในการศึกษาปัจจุบัน ประสิทธิภาพของ
Ann เมื่อทดสอบการ RMSE , R และ DC พบว่าวิธีการที่แอนกำลังกลายเป็น
วิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับแบบจำลองคุณภาพน้ำ แม้ถูกต้องมากขึ้นที่ทำอาจจะได้กับช่วงเวลาสั้นฐานใส่
ข้อมูล เช่น ข้อมูล 10 ทุกวัน หรือทุกวันเพิ่มข้อดีของแอน คือ ไม่ต้องมีข้อสมมติเกี่ยวกับ
ช่วงปลด อุณหภูมิการไหล , BOD และทำ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ป้อนควรสอดคล้องกับ
การควบคุมปัจจัยที่ควรจะเหมือนกันสำหรับการฝึกอบรมและข้อมูลการทดสอบ