Application of artificial neural network with fine–tuning parameters for forecasting PM2.5 in deep open–pit mines: A case study
Số trang: 8
Loại file: pdf
Dung lượng: 855.79 KB
Lượt xem: 7
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
In this paper, an artificial neural network (ANN) model was applied to forecast PM2.5 at the Coc Sau open–pit coal mine (Northern Vietnam) with fine–tuning parameters. It aims to provide the feasibility and insights into controlling air quality in open–pit mines using artificial intelligence techniques.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Application of artificial neural network with fine–tuning parameters for forecasting PM2.5 in deep open–pit mines: A case study
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Application of artificial neural network with fine–tuning parameters for forecasting PM2.5 in deep open–pit mines: A case study
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Open–pit mine Air quality controlling system Artificial neural network Multi–variate multi–step time series forecasting Forecast PM2.5Gợi ý tài liệu liên quan:
-
Short-term load forecasting using long short-term memory network
4 trang 48 0 0 -
Applications of artificial neural network in textiles
10 trang 32 0 0 -
Artificial intelligence approach to predict the dynamic modulus of asphalt concrete mixtures
10 trang 30 0 0 -
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8 - Nguyễn Nhật Quang
69 trang 28 0 0 -
8 trang 26 0 0
-
Ebook Sustainable construction and building materials: Select proceedings of ICSCBM 2018 - Part 2
446 trang 24 0 0 -
Sử dụng mạng nơron thần kinh nhân tạo để tính toán, dự đoán diện tích gương hầm sau khi nổ mìn
8 trang 24 0 0 -
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining: Lesson 8
68 trang 23 0 0 -
Short-term load forecasting of buildings based on artificial neural network and clustering technique
13 trang 22 0 0 -
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P2
21 trang 19 0 0