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Artificial Neural Network Modeling of Dissolved Oxygen in a Wetland Pond: The Case of Hovi, Finland / Schmid, Bernhard H. in Journal of hydrologic engineering, Vol. 11, N°2 (Mars/Avril 2006) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11, N°2 (Mars/Avril 2006) . - 188-192 p. Titre : Artificial Neural Network Modeling of Dissolved Oxygen in a Wetland Pond: The Case of Hovi, Finland Titre original : Modele Artificiel de Réseau Neurologique de l'Oxygène Dissous dans un Etang de Marécage : Le Cas de Hovi, Finlande Type de document : texte imprimé Auteurs : Schmid, Bernhard H., Auteur ; Koskiaho, Jari, Auteur Article en page(s) : 188-192 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Neural  networks  Wetlands  Dissolved  oxygen  Ponds  Finland  Réseaux  neurologiques  Oxygène  dissous  Etangs  Finlande  Marécages Index. décimale : 551.4 Résumé : Artificial neural networks (ANNs) are flexible tools from neuro informatics that have performed well in a number of hydrologic applications so far. They tend to be particularly useful when applied to complex processes, the details of which are not well understood. The Dissolved oxygen regime in constructed wetland ponds is, in turn, such a complex process, governed by a considerable number of hydrologic, hydrodynamic, and ecological control which operate at a wide range of spatiotemporal scales. This Paper reports on the results from a study conducted to test the adequacy of artificial neural networks in modeling near bottom concentrations of dissolved oxygen transport quite well. The ANN was also used to determine the relative influence of flow rate and wind shear on near bottom oxygen saturation. Les réseaux neurologiques artificiels (ANNs) sont des outils flexibles de la neuro- informatique qui ont été très performants dans un certain nombre d'applications hydrologiques jusqu'ici. Ils tendent à être particulièrement utiles une fois appliqués aux processus complexes, dont les détails ne sont pas bons compris. Le régime dissous d'oxygène dans les étangs construits de marécage est, alternativement, un processus si complexe, régi par un nombre considérable de commande hydrologique, hydrodynamique, et écologique qui fonctionnent à un éventail de balances spatiotemporal. Cet article rend compte des résultats d'une étude entreprise pour examiner l'adéquation des réseaux neurologiques artificiels en modelant près des concentrations inférieures du transport dissous d'oxygène tout à fait bien. L'ANN a été également employée pour déterminer l'influence relative du débit et du cisaillement de vent sur la saturation inférieure proche de l'oxygène. En ligne : schmid@hydro.tuwien.ac.at [article] Artificial Neural Network Modeling of Dissolved Oxygen in a Wetland Pond: The Case of Hovi, Finland = Modele Artificiel de Réseau Neurologique de l'Oxygène Dissous dans un Etang de Marécage : Le Cas de Hovi, Finlande [texte imprimé] / Schmid, Bernhard H., Auteur ; Koskiaho, Jari, Auteur . - 188-192 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 11, N°2 (Mars/Avril 2006) . - 188-192 p. Mots-clés : Neural  networks  Wetlands  Dissolved  oxygen  Ponds  Finland  Réseaux  neurologiques  Oxygène  dissous  Etangs  Finlande  Marécages Index. décimale : 551.4 Résumé : Artificial neural networks (ANNs) are flexible tools from neuro informatics that have performed well in a number of hydrologic applications so far. They tend to be particularly useful when applied to complex processes, the details of which are not well understood. The Dissolved oxygen regime in constructed wetland ponds is, in turn, such a complex process, governed by a considerable number of hydrologic, hydrodynamic, and ecological control which operate at a wide range of spatiotemporal scales. This Paper reports on the results from a study conducted to test the adequacy of artificial neural networks in modeling near bottom concentrations of dissolved oxygen transport quite well. The ANN was also used to determine the relative influence of flow rate and wind shear on near bottom oxygen saturation. Les réseaux neurologiques artificiels (ANNs) sont des outils flexibles de la neuro- informatique qui ont été très performants dans un certain nombre d'applications hydrologiques jusqu'ici. Ils tendent à être particulièrement utiles une fois appliqués aux processus complexes, dont les détails ne sont pas bons compris. Le régime dissous d'oxygène dans les étangs construits de marécage est, alternativement, un processus si complexe, régi par un nombre considérable de commande hydrologique, hydrodynamique, et écologique qui fonctionnent à un éventail de balances spatiotemporal. Cet article rend compte des résultats d'une étude entreprise pour examiner l'adéquation des réseaux neurologiques artificiels en modelant près des concentrations inférieures du transport dissous d'oxygène tout à fait bien. L'ANN a été également employée pour déterminer l'influence relative du débit et du cisaillement de vent sur la saturation inférieure proche de l'oxygène. En ligne : schmid@hydro.tuwien.ac.at