Artificial neural networks vs regression techniques in the forecasting of contaminants in the Santiago River, based on the sample of a pollutant, through Data Fusion

机译：通过数据融合，基于污染物样本，使用人工神经网络与回归技术预测圣地亚哥河中的污染物

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The present article shows a comparison of the use of both Neuronal Networks and Regression methods in the pollutant forecast in the Santiago River, analyzing data obtained from previous samples by data fusion and considering a base pollutant to predict the relationship with more pollutants present in the river, avoiding the detailed and particular tests of the other Contaminants. This paper determines how to choose the best algorithm of the both, based on the error forecast.

机译：本文比较了在圣地亚哥河污染物预报中使用神经网络和回归方法的比较，分析了通过数据融合从先前样本中获得的数据，并考虑了基础污染物来预测与河流中更多污染物的关系，避免了其他污染物的详细测试。本文根据误差预测确定如何选择两者中的最佳算法。

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来源
《2017 International Conference On Smart Technologies For Smart Nation》|2017年|183-188|共6页
会议地点 Bangalore(IN)
作者
José Miguel Morán Loza; Marco Antonio Pérez Cisneros; Alicia García Arreola;
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作者单位

Departamento de Electrónica, Universidad de Guadalajara, CUCEI, Guadalajara, México;

División de Electrónica y Computación, Universidad de Guadalajara, CUCEI, Guadalajara, México;

Departamento de Electrónica, Universidad de Guadalajara, CUCEI, Guadalajara,;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Sodium; Artificial neural networks; Rivers; Data integration; Water pollution; Measurement uncertainty; Pollution measurement;

机译：钠;人工神经网络;河;数据集成;水污染;测量不确定度;污染测量;;

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