Application of augmented bat algorithm with artificial neural network in forecasting river inflow in Malaysia
Hydrologists rely extensively on anticipating river streamflow (SF) to monitor and regulate flood management and water demand for people. Only a few simulation systems, where previous techniques failed to anticipate SF data quickly, let alone cost-effectively, and took a long time to execute. The ba...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wee W.J., Chong K.L., Ahmed A.N., Malek M.B.A., Huang Y.F., Sherif M., Elshafie A. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | 57226181151 |
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
2024
|
الموضوعات: | |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Solving single and bi-objective surgery scheduling problems using local search heuristic
بواسطة: Ab Rashid, Nur Shafiqah
منشور في: (2021) -
Investigation of Meta-heuristics Algorithms in ANN Streamflow Forecasting
بواسطة: Wei Y., وآخرون
منشور في: (2024) -
Locust- inspired meta-heuristic algorithm for optimising cloud computing performance
بواسطة: Fadhil, Mohammed Alaa
منشور في: (2023) -
Meta-heuristics and deep learning for energy applications: Review and open research challenges (2018?2023)
بواسطة: Hosseini E., وآخرون
منشور في: (2025) -
The Evolutionary Convergent Algorithm: A Guiding Path of Neural Network Advancement
بواسطة: Hosseini E., وآخرون
منشور في: (2025)