![](/images/graphics-bg.png)
Modelling Soil Water Retention Using Support Vector Machines with Genetic Algorithm Optimisation
المؤلفون المشاركون
Sławiński, C.
Lamorski, Krzysztof
Moreno, Felix
Barna, Gyöngyi
Skierucha, Wojciech
Arrue, José L.
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This work presents point pedotransfer function (PTF) models of the soil water retention curve.
The developed models allowed for estimation of the soil water content for the specified soil water potentials: –0.98, –3.10, –9.81, –31.02, –491.66, and –1554.78 kPa, based on the following soil characteristics: soil granulometric composition, total porosity, and bulk density.
Support Vector Machines (SVM) methodology was used for model development.
A new methodology for elaboration of retention function models is proposed.
Alternative to previous attempts known from literature, the ν -SVM method was used for model development and the results were compared with the formerly used the C -SVM method.
For the purpose of models’ parameters search, genetic algorithms were used as an optimisation framework.
A new form of the aim function used for models parameters search is proposed which allowed for development of models with better prediction capabilities.
This new aim function avoids overestimation of models which is typically encountered when root mean squared error is used as an aim function.
Elaborated models showed good agreement with measured soil water retention data.
Achieved coefficients of determination values were in the range 0.67–0.92.
Studies demonstrated usability of ν -SVM methodology together with genetic algorithm optimisation for retention modelling which gave better performing models than other tested approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lamorski, Krzysztof& Sławiński, C.& Moreno, Felix& Barna, Gyöngyi& Skierucha, Wojciech& Arrue, José L.. 2014. Modelling Soil Water Retention Using Support Vector Machines with Genetic Algorithm Optimisation. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050851
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lamorski, Krzysztof…[et al.]. Modelling Soil Water Retention Using Support Vector Machines with Genetic Algorithm Optimisation. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050851
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lamorski, Krzysztof& Sławiński, C.& Moreno, Felix& Barna, Gyöngyi& Skierucha, Wojciech& Arrue, José L.. Modelling Soil Water Retention Using Support Vector Machines with Genetic Algorithm Optimisation. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050851
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050851
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)