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Analysis of Soil Water Retention Data Using Artificial Neural Networks / Singh, Vijay P. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 9, N° 5 (Septembre /Octobre 2004) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 9, N° 5 (Septembre /Octobre 2004) . - 415-420 p. Titre : Analysis of Soil Water Retention Data Using Artificial Neural Networks Titre original : Analyse des Données de Conservation de l'Eau de Sol en Utilisant les Réseaux Neurologiques Artificiels Type de document : texte imprimé Auteurs : Singh, Vijay P., Auteur ; Jain, S. K., Auteur ; Van Genuchten, M. Th. Article en page(s) : 415-420 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Neural  networks  Soil  water  Soil  water  storage  Hysteresis  Soil  suction  Réseaux  neurologiques  Eau  de  sol  stockage  de  l'eau  Hystérésis  Aspiration  de  sol Index. décimale : 551.4 Résumé : Many studies of water flow and solute transport in the vadose zone require estimates of the unsaturated soil hydraulic properties, including the soil water retention curve (WRC) describing the relationship between soil suction and water content. An artificial neural network (ANN) approach was developed to describe the WRC using observed data from several soils. The ANN approach was found to produce equally or more accurate descriptions of the retention data as compared to several analytical retention functions popularly used inthe vadoze zone hydrology literature. Given sufficient input data, the ANN approach was also found to closely describe the hysteretic behavior of a soil, including observed scanning wetting and drying curves. Beaucoup d'études d'écoulement de l'eau et de transport de corps dissous dans la zone de vadose exigent des évaluations des propriétés hydrauliques de sol insaturé, y compris la courbe de conservation de l'eau de sol (WRC) décrivant le rapport entre l'aspiration de sol et la teneur en eau. Une approche artificielle de réseau neurologique (ANN) a été développée pour décrire le WRC en utilisant des données observées de plusieurs sols. L'approche d'ANN s'est avérée pour produire également ou des descriptions plus précises des données de conservation par rapport à plusieurs fonctions analytiques de conservation ont populairement employé la littérature d'hydrologie de zone de vadoze d'inthe. Des données d'entrée suffisantes données, l'approche d'ANN se sont également avérées pour décrire étroitement le comportement par hystérésis d'un sol, y compris le mouillage de balayage observé et les courbes de séchage. En ligne : cesing@1su.edu [article] Analysis of Soil Water Retention Data Using Artificial Neural Networks = Analyse des Données de Conservation de l'Eau de Sol en Utilisant les Réseaux Neurologiques Artificiels [texte imprimé] / Singh, Vijay P., Auteur ; Jain, S. K., Auteur ; Van Genuchten, M. Th. . - 415-420 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 9, N° 5 (Septembre /Octobre 2004) . - 415-420 p. Mots-clés : Neural  networks  Soil  water  Soil  water  storage  Hysteresis  Soil  suction  Réseaux  neurologiques  Eau  de  sol  stockage  de  l'eau  Hystérésis  Aspiration  de  sol Index. décimale : 551.4 Résumé : Many studies of water flow and solute transport in the vadose zone require estimates of the unsaturated soil hydraulic properties, including the soil water retention curve (WRC) describing the relationship between soil suction and water content. An artificial neural network (ANN) approach was developed to describe the WRC using observed data from several soils. The ANN approach was found to produce equally or more accurate descriptions of the retention data as compared to several analytical retention functions popularly used inthe vadoze zone hydrology literature. Given sufficient input data, the ANN approach was also found to closely describe the hysteretic behavior of a soil, including observed scanning wetting and drying curves. Beaucoup d'études d'écoulement de l'eau et de transport de corps dissous dans la zone de vadose exigent des évaluations des propriétés hydrauliques de sol insaturé, y compris la courbe de conservation de l'eau de sol (WRC) décrivant le rapport entre l'aspiration de sol et la teneur en eau. Une approche artificielle de réseau neurologique (ANN) a été développée pour décrire le WRC en utilisant des données observées de plusieurs sols. L'approche d'ANN s'est avérée pour produire également ou des descriptions plus précises des données de conservation par rapport à plusieurs fonctions analytiques de conservation ont populairement employé la littérature d'hydrologie de zone de vadoze d'inthe. Des données d'entrée suffisantes données, l'approche d'ANN se sont également avérées pour décrire étroitement le comportement par hystérésis d'un sol, y compris le mouillage de balayage observé et les courbes de séchage. En ligne : cesing@1su.edu