Detail projektu
Development of a Neural Model for Forecasting Residual Chlorine Decay / Vývoj neuronového modelu pro předvídání rozkladu zbytkového chlóru
Období řešení: 01.01.2011 — 31.12.2011
O projektu
This project presents the application of Artificial Neural Networks (ANN) models for the purpose of forecasting chlorine decay at selected points of a water distribution network. Resent investigation about the water quality have shown the need of use non-linear modelling for chlorine decay prediction. Chlorine decay in a pipeline is a complex phenomenon so it requires techniques that can provide reliable and efficient respresentation of the complexity of this behavior.
Popis česky
This project presents the application of Artificial Neural Networks (ANN) models for the purpose of forecasting chlorine decay at selected points of a water distribution network. Resent investigation about the water quality have shown the need of use non-linear modelling for chlorine decay prediction. Chlorine decay in a pipeline is a complex phenomenon so it requires techniques that can provide reliable and efficient respresentation of the complexity of this behavior.
Klíčová slova
Chlorine Decay; Water Distribution System; Monte Carlo; Neural Networks
Klíčová slova česky
Chlorine Decay; Water Distribution System; Monte Carlo; Neural Networks
Označení
FAST-J-11-3
Originální jazyk
angličtina
Řešitelé
Cuesta Cordoba Gustavo Andres, Ing., Ph.D. - hlavní řešitel
Tuhovčák Ladislav, doc. Ing., CSc. - spoluřešitel
Útvary
Ústav vodního hospodářství obcí
- interní (01.01.2012 - 31.12.2012)
Fakulta stavební
- příjemce (01.01.2012 - 31.12.2012)
Zdroje financování
Vysoké učení technické v Brně - Vnitřní projekty VUT
- plně financující (2011-01-01 - 2011-12-31)
Výsledky
CUESTA CORDOBA, G. Development of a neural model for forecasting residual chlorine decay - Našiměřice, Czech Republic case study. In JUNIORSTAV 2012. 1. Brno, ČR: VUT v Brně, Fakulta stavební, 2012. p. 313-320. ISBN: 978-80-214-4393-8.
Detail
CUESTA CORDOBA, G.; TUHOVČÁK, L.; TAUŠ, M. Using artificial neural network models to assess water quality in water distribution networks. In PROCEDIA ENGINEERING, volume 70. Procedia Engineering. Philadelphia, USA: Elsevier, 2014. p. 399-408. ISSN: 1877-7058.
Detail
KUČERA, T. Recenze na článek Development of a neural model for forecasting residual chlorine decay - Našiměřice, Czech Republic case study - doktoranda Ing. Gustava Andrese Cuesta Cordoby (Apollo 97000). Brno, ČR: VUT v Brně, Fakulta stavební, 2012.
Detail