增强的深度学习模型用于预测回收多孔管道灌系统中的液压性能
Mohamed Ahmed Moustafa1, Ahmed Amin2,3, Zaharaddeen Aminu Bello2
1Faculty of Agricultural Engineering, Al-Azhar University, Cairo, 11751, Egypt. mohamedahmed.17@azhar.edu.eg.
回收的多孔管道 (B型) 为灌提供了优越的液压性能,显示出更高的排放均性. 深度学习模型准确地预测排放率,提高干旱地区的水效率.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 灌系统对农业至关重要,但缺水需要有效利用水.
- 回收材料为灌元件提供了一个可持续的替代品.
- 准确预测排放速度对于优化灌计划至关重要.
研究的目的:
- 评估两种类型的回收多孔灌管道 (A型和B型) 的液压性能.
- 开发和比较深度学习模型,用于预测这些系统中的排放率.
- 评估人工智能在利用回收材料提高灌效率方面的潜力.
主要方法:
- 实验室实验测量了不同压力和管道长度下的排放速率,变化系数 (CV) 和排放均性 (EU).
- 四个深度学习模型 (MLP,LSTM,DNN,ANN) 被训练来预测放电率.
- 生成对抗网络 (GAN) 用于合成数据增强.
主要成果:
- B型回收管道的液压性能显著好 (CV低,EU高) 于A型的80kPa.
- 在放电和压力之间观察到强烈的相关性 (R2=0.95-0.97).
- 增强多层感知器 (MLP) 深度学习模型实现了最高的预测准确性 (R2=0.9891).
结论:
- 回收的多孔管道,特别是B型,可以有效地提高灌系统的性能和水效率.
- 深度学习模型,特别是增强型MLP,显示出在灌系统中准确预测排放速度的巨大潜力.
- 将液压评估与人工智能建模相结合,可支持水资源稀缺环境中的可持续水资源管理.
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