Estimation of Zn Bonds Using Multi-Layer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network Method in Chahnimeh, Zabol
Message:
Abstract:
Aims
Artificial Neural Networks (ANNs) are powerful tools that are commonly used today in prediction deposit-related sciences. The research aimed at predicting various five links of heavy metals using the properties of deposit.
Materials and Methods
180 samples of surface sediments were taken from the Chahnimeh reservoir and they were transferred to under standard conditions. Total Zinc concentration, deposit properties and Zinc five bonds with deposit were measured. Efficiency of the ANN and Perceptron (MLP) model to estimate the Zn following the measurement of parameters in the laboratory.
Findings
Five links were predicted with the aid of ANNs and MLP model. Deposit properties and total concentrations of heavy metals were considered as input and each of bonds were considered as output.
Conclusion
Ultimately, the ANN showed good performance in the predicting the determination of coefficients or R2 0.98 to 1) and root mean square error or RMSE (0.7 to 0.01).
Language:
English
Published:
Pages:
87 to 95
magiran.com/p1953773  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!