The purpose of this study was to in

The purpose of this study was to investigate the possibility of the GPS Precipitable Water Vapor (GPS-PWV) to forecast reservoir intake. The correlations were examined between monthly average GPS-PWV and monthly intake of two reservoirs as well as they were inspected mathematical relationship by the polynomial neural networks algorithm. The monthly reservoir intake is proportional to the monthly GPS-PWV trend; furthermore, the peak of reservoir intake often away from the peak of average GPS-PWV 1-2 months. The mathematical model between monthly average GPS-PWV and monthly intake of UBONRATANA reservoir has the model fit coefficient of determination (R2) of 0.97 and mean absolute error value (MAE) of 54.19x106 m3; in addition, the validation test has R2 of 0.93 and MAE value of 61.36x106 m3. Moreover, the mathematical model of LUMPOW reservoir has the model fit R2 of 0.98 and MAE value of 25.65x106 m3; in addition, the validation test has R2 of 0.72 and MAE value of 46.64x106 m3. Indeed, both models has correlation coefficient of 0.99; therefore, it may be possible to use GPS-PWV predict reservoir intake.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการ ตรวจสอบความเป็นไปได้ของการ GPS Precipitable ไอน้ำ (GPS-PWV) เพื่อคาดการณ์ปริมาณอ่างเก็บน้ำ ความสัมพันธ์ที่ถูกตรวจสอบระหว่างเดือนเฉลี่ย GPS PWV และบริโภครายเดือนของอ่างเก็บน้ำสองและด้วยความที่พวกเขาตรวจสอบความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ โดยอัลกอริทึมเครือข่ายประสาทพหุนาม การบริโภคอ่างเก็บน้ำรายเดือนเป็นสัดส่วนกับ GPS PWV รายเดือนแนวโน้ม นอกจากนี้ จุดสูงสุดของอ่างเก็บน้ำบริโภคบ่อยครั้งจากการเฉลี่ย PWV จีพีเอส 1-2 เดือน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ระหว่างเฉลี่ยรายเดือน PWV GPS และบริโภคประจำเดือนของอ่างเก็บน้ำ UBONRATANA มีแบบพอดีกับสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) ของ 0.97 และค่าผิดพลาดสัมบูรณ์ (แม่) ของ 54.19x106 m3 หมายถึง นอกจากนี้ การทดสอบตรวจสอบมี R2 0.93 และค่าแม่ของ 61.36x106 m3 นอกจากนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของอ่างเก็บน้ำ LUMPOW มีแบบพอดี R2 0.98 และค่าแม่ 25.65x106 m3 นอกจากนี้ การทดสอบตรวจสอบมี R2 0.72 และค่าแม่ของ 46.64x106 m3 จริง แบบจำลองทั้งสองมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.99 ดังนั้น มันอาจจะสามารถใช้ GPS PWV ทายอ่างเก็บน้ำบริโภคได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ของ GPS precipitable ไอน้ำ (จีพีเอส PWV) ที่จะคาดการณ์ปริมาณอ่างเก็บน้ำ ความสัมพันธ์ที่มีการตรวจสอบระหว่างถัวเฉลี่ยรายเดือนจีพีเอส PWV และการบริโภครายเดือนของทั้งสองอ่างเก็บน้ำเช่นเดียวกับพวกเขาได้รับการตรวจสอบความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์โดยเครือข่ายประสาทพหุนามอัลกอริทึม ปริมาณอ่างเก็บน้ำรายเดือนเป็นสัดส่วนกับแนวโน้มจีพีเอส PWV รายเดือน นอกจากนี้จุดสูงสุดของการบริโภคอ่างเก็บน้ำมักจะออกไปจากจุดสูงสุดของค่าเฉลี่ยจีพีเอส PWV 1-2 เดือน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ระหว่างถัวเฉลี่ยรายเดือนจีพีเอส PWV และการบริโภครายเดือนของอ่างเก็บน้ำอุบลรัตน์มีรูปแบบพอดีสัมประสิทธิ์ของการตัดสินใจ (R2) 0.97 และค่าเฉลี่ยค่าความผิดพลาดแน่นอน (แม่) ของ 54.19x106 m3; นอกจากนี้การทดสอบการตรวจสอบมี R2 0.93 และค่าแม่ของ 61.36x106 m3 นอกจากนี้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของอ่างเก็บน้ำ LUMPOW มีรูปแบบพอดี R2 0.98 และค่าแม่ของ 25.65x106 m3; นอกจากนี้การทดสอบการตรวจสอบมี R2 0.72 และค่าแม่ของ 46.64x106 m3 อันที่จริงทั้งสองรุ่นมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.99; จึงอาจเป็นไปได้ที่จะใช้จีพีเอส PWV ทำนายปริมาณอ่างเก็บน้ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ของ GPS ไอน้ำที่กลั่นตัวได้ gps-pwv ) เพื่อพยากรณ์น้ำบริโภค ความสัมพันธ์ระหว่าง เฉลี่ยต่อเดือน และมีการ gps-pwv การบริโภครายเดือนสองแหล่ง รวมทั้งมีการตรวจสอบความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์โดยวิธีโครงข่ายประสาทเทียมโพลิโนเมียลปริมาณน้ำรายเดือนตามแนวโน้ม gps-pwv รายเดือน นอกจากนี้ ยอดปริมาณการบริโภคมักจะห่างจากจุดสูงสุดของ gps-pwv เฉลี่ย 1-2 เดือน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ระหว่าง gps-pwv เฉลี่ยรายเดือน และการบริโภครายเดือนของอ่างเก็บน้ำอุบลรัตน์ได้แบบพอดีกับค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ ( R2 ) เท่ากับ 0.97 และหมายถึงค่าความผิดพลาดสัมบูรณ์ ( แม่ ) ของ 54.19x106 m3 ; นอกจากนี้การตรวจสอบทดสอบได้ R2 0.93 และแม่ค่า 61.36x106 M3 นอกจากนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของ lumpow มีรูปแบบพอดี R2 0.98 และ คุณค่าของ 25.65x106 ลูกบาศก์เมตร นอกจากนี้ การตรวจสอบ ทดสอบได้ R2 ) และ ค่าของ 46.64x106 M3 แน่นอนทั้งสองรุ่น ได้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.99 ; ดังนั้นจึงอาจเป็นไปได้ที่จะใช้ gps-pwv ทำนายน้ำบริโภค