natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The reason behind the smallest average error at calibration 3 lies inter alia in the use of five parameters during calibration 3.
Takva najmanja prosječna greška u trećem je kalibriranju dobivena između ostalog i zato što je u toj kalibraciji upotrijebljeno pet parametara.
All these five parameters were calculated, i.e. they were not obtained experimentally.
Svaki je od tih pet parametara izračunan, tj. oni nisu dobiveni eksperimentalnim putem.
The finite element model of the structure was adapted to the best experimental modal position by calibrating five calculated stiffness values at calibration 3.
Model konačnih elemenata konstrukcije prilagođen je najboljem eksperimentalnom modalnom položaju kalibriranjem pet izračunanih vrijednosti krutosti tijekom trećeg kalibriranja.
However, the third experimental mode shape of the structure could not be obtained by the finite element model because the movement capability of the structure was restricted by stiffness properties of elastic foundation aimed at eliminating an inappropriate condition.
Međutim, treći eksperimentalni oblik konstrukcije nije se mogao dobiti u okviru modela konačnih elemenata jer je mogućnost pomicanja konstrukcije bila ograničena svojstvima krutosti elastičnih temelja čiji je cilj bio ukloniti neodgovarajuće stanje.
First two modes of the structure were adjusted but, unfortunately, it was impossible to correct the third mode.
Prva dva oblika konstrukcije bila su korigirana, ali, nažalost, treći se oblik nije mogao korigirati.
Due to elastic foundation, the NMD value as a modal updating match indicator is somewhat high when compared to literature results.
Zbog elastičnih temelja, vrijednost NMD - a to je indikator usklađenosti modalnog kalibriranja - bila je nešto viša od odgovarajućih rezultata koji se spominju u literaturi.
These undesired high values were registered for the fourth and fifth modes only.
Te nepoželjne visoke vrijednosti registrirane su samo kod četvrtog i petog oblika.
Finally, this study has proven that the model structure error can also occur during the ex-situ test performed in laboratory, i.e. not only in-situ test performed in the field, like in the study contributed by Ramos et al. (2010).
I, konačno, ovo istraživanje dokazuje da se greška u konstrukciji modela može javiti i tijekom pokusa u laboratoriju, tj. ne samo tijekom pokusa koji se izvode na terenu, poput onih koje u svojem radu opisuju Ramos i dr. (2010.).
The deterministic modal updating process is needed to overcome this type of structural problem and to prepare a reliable model with reliable material properties before starting any type of structural analysis.
Postupak modalnog determinističkog kalibriranja potreban je da bi se riješili ovakvi problemi konstrukcija, te da bi se pripremio pouzdan model s pouzdanim svojstvima materijala prije obavljanja bilo kakve vrste proračuna konstrukcije.
Prof. Seyed Morteza Seyedian, PhD. CE.
Seyed Morteza Seyedian, dipl.ing.građ.
University of Gonbad-Kavous, Iran Department of Watershed Management s.m.seyedian@gmail.com
Sveučilište Gonbad-Kavous, Iran Katedra za upravljanje slivovima voda s.m.seyedian@gmail.com
Prof. Hamed Rouhani, PhD. CE.
Hamed Rouhani, dipl.ing.građ.
University of Gonbad-Kavous, Iran Department of Watershed Management rouhani.hamed@yahoo.com
Sveučilište Gonbad-Kavous, Iran Katedra za upravljanje slivovima voda rouhani.hamed@yahoo.com
Assessing ANFIS accuracy in estimation of suspended sediments
Procjena točnosti ANFIS-a u prognoziranju lebdećeg nanosa
Key words: ANFIS, hysteresis, sediment concentration, sediment load
Ključne riječi: ANFIS, histereza, koncentracija nanosa, nanos
Procjena točnosti ANFIS-a u prognoziranju lebdećeg nanosa
Assessing ANFIS accuracy in estimation of suspended sediments
U radu se istražuju mogućnosti koje pruža prilagodljivi sustav neizrazitog zaključivanja zasnovanog na neuronskoj mreži (ANFIS) u predviđanju dnevnih količina lebdećeg nanosa koje je obavljeno na četiri stanice u SAD-u.
Capabilities offered by an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in the estimation of daily sediment loads at four stations in the USA, are explored in the paper.
U tu su svrhu izrađeni modeli s različitim kombinacijama ulaznih podataka kao osnova za određivanje najbolje moguće strukture.
For this purpose, models with various input combinations of data sets were constructed to enable identification of the best possible structure.
Dobiveni rezultati pokazuju da se najbolji model ANFIS ponaša bolje od modela SRC s obzirom na dobivene vrijednosti RMSE, MBE i R2.
The results show that the best ANFIS model exhibits better performance compared to the SRC model, in terms of the RMSE, MBE and R2 values.
Rezultati također pokazuju da se pomoću modela ANFIS može pojednostavniti modeliranje nelinearne dinamike složenih sustava.
The results also indicate that the ANFIS model can be applied to facilitate modelling of nonlinear dynamics of complex systems.
Ključne riječi: ANFIS, histereza, koncentracija nanosa, nanos
Key words: ANFIS, hysteresis, sediment concentration, sediment load
Knowledge of the quantity, quality and dynamics of sediments is essential for designing dams, sediment transport, prevention of pollution in lakes and rivers, fish habitats, watershed management, etc. Direct measurement of suspension load is most reliable, but it is expensive and cannot be conducted for as many streams as the measurement of water discharge [1].
Informacije o količini, kvaliteti i dinamici nanosa od presudne su važnosti za projektiranje brana, pronos nanosa, sprečavanje onečišćavanja u jezerima i rijekama, očuvanje staništa riba, upravljanje slivovima itd. Postupak izravnog mjerenja nanosa je najpouzdaniji pristup, ali je skup i ne može se provesti na tako velikom broju vodotoka kao mjerenja protoka [1].
On the other hand, most of the sediment transport equations are derived from detailed information about the flow and sediment characteristics.
S druge strane, većina jednadžbi za pronos nanosa izvodi se iz detaljnih podataka o protoku i karakteristikama nanosa.
Traditionally, the influence of short-term dynamics of storm event on sediment loading is characterized by rating curves to predict the suspended sediment concentration (SSC) or suspended sediment load (SSL) according to stream discharge (Q) in a certain region [1-10].
Tradicionalno se utjecaj kratkoročne dinamike olujnog događaja na nanos opisuje krivuljama za predviđanje koncentracije lebdećeg nanosa (eng. suspended sediment concentration - SSC) ili lebdećeg nanosa (eng. suspended sediment load - SSL) prema protoku vodotoka (Q) u nekom području [1-10].
A rating curve has the following form, according [11, 12, 3]:
Krivulja nanosa iskazuje se na sljedeći način, prema [11, 12, 3]:
where Qs is the SSL (ton/day) or (gr/l), Q (m3/s) is the stream flow, and a and b are the rating coefficient and rating exponent, respectively.
gdje Qs predstavlja SSL (tona/dan) ili (gr/l), Q (m3/s) je protok vodotoka, a je koeficijent protoka, dok je b eksponent protoka.
Due to high variability in water discharge and SSC values [13], this relationship is normally not homogenous in time, neither within nor between events, which causes a large scatter of SSC-discharge data pairs.
Zbog velike varijabilnosti protoka i koncentracije lebdećeg nanosa (SSC) [13], ovaj odnos obično nije homogen niti u vremenu niti između različitih događaja, zbog čega bilježimo velik rasap parova podataka SSC-protok.
On the other hand, the delivery of suspended sediments and water may result in hysteresis effects, i.e. different sediment concentrations for discharges of equivalent magnitude on the rising and falling limbs of a hydrograph [14-16].
S druge strane, transport nanosa i vode može dovesti do efekta histereze, tj. do različitih koncentracija nanosa kod jednakih protoka na uzlaznom i silaznom kraku hidrograma [14-16].
Therefore, the SSC-discharge modelling is still a challenging task due to its nonlinear and hysteretic behaviour.
Stoga se može reći da modeliranje vrijednosti SSC-protok još uvijek predstavlja velik izazov i to ponajviše zbog nelinearnog i histereznog ponašanja.
According to [13], the form of the rating curve can be attributed to the dominant sediment source, dominant channel pattern and, to a certain extent, to the cross-section position within the river basin.
Prema radu [13], na oblik krivulje protoka najviše utječe izvor nanosa, dominantni oblik mreže kanala, a donekle i položaj poprečnog presjeka u riječnom slivu.
Due to a large number of (unknown) parameters involved in this phenomenon, sophisticated computer modelling and simulation are required to predict the values accurately, and to enable finding nonlinear relations between variables.
Zbog velikog broja (nepoznatih) parametara koji su povezani s ovom pojavom, potrebno je sofisticirano računalno modeliranje i provođenje simulacija da bi se tražene vrijednosti što bolje predvidjele te da bi se omogućilo definiranje nelinearnih odnosa između varijabli.
Recently, there has been a rise in interest about the use of soft computing methodologies, especially the artificial neural network (ANN) and the adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), to model this phenomenon and enable finding nonlinear relations between variables.
U novije se vrijeme sve više bilježi porast zanimanja za "meke" računalne metodologije, a naročito za umjetne neuronske mreže (eng. artificial neural network - ANN) i za prilagodljive sustave neizrazitog zaključivanja zasnovane na neuronskoj mreži ANFIS (eng. adaptive neuro-fuzzy inference system - ANFIS), da bi se tako što bolje modelirala ova pojava te da bi se utvrdili nelinearni odnosi između varijabli.
In spite of suitable flexibility of ANN in modelling hydrologic time series, it may not be appropriate in situations when signal fluctuations are highly non-stationary and a physical hydrologic process operates under a large range of scales varying from one day to several decades.
Unatoč velikoj fleksibilnosti sustava ANN u sferi modeliranja hidroloških nizova, takvi modeli ponekad nisu pogodni za rješavanje situacija u kojima su fluktuacije signala izuzetno nestacionarne te gdje se fizikalni hidrološki procesi odvijaju u velikim rasponima vrijednosti, počevši od jednog dana pa do nekoliko desetljeća.
In such an uncertain situation, the Fuzzy Inference System (FIS) may be employed for estimating uncertainties in real situations.
U takvim nesigurnim situacijama, za procjenjivanje nesigurnosti u realnim situacijama može se koristiti sustav neizrazitog zaključivanja (eng. fuzzy inference system - FIS).
Several studies about the application of ANFIS in the prediction of sediment have been conducted so far.
Do sada je provedeno nekoliko istraživanja o primjeni ANFIS-a u predviđanju nanosa.
The proof of concept for the application of ANFIS has been investigated in a number of research papers, and it was established that it performs comparatively well with respect to conventional sediment rating curve models, and that it takes into account the non-linear complex phenomenon [17-19].
U mnogim je istraživačkim radovima u tijeku dokazivanja koncepta primjene ANFIS-a utvrđeno da se taj model ponaša vrlo dobro u usporedbi s konvencionalnim modelima krivulja nanosa, te da uzima u obzir i složene nelinearne pojave [17-19].
Kisi [21] modelled the SSC using the ANFIS and ANN methods and found that the ANFIS model is superior to the ANN.
Kisi [21] je modelirao koncentraciju lebdećeg nanosa pomoću metoda ANFIS i ANN te je ustanovio da je model ANFIS prikladniji od modela ANN.
Another study [22] highlights the advantage of ANFIS over ANN and SRC (sediment rating curve) models in the monthly suspended sediment prediction at Kuylus and Salur Koprusu stations in Kizilirmak Basin in Turkey.
U radu [22] težište se stavlja na prednosti metode ANFIS u odnosu na modele ANN i SRC (eng. sediment rating curve, krivulja pronosa nanosa) u prognozi mjesečnih lebdećih nanosa na stanicama Kuylus i Salur Koprusu u slivu Kizilirmak u Turskoj.
Aytek and Kisi [23] applied GP to suspended sediment transport, and found that it performs better than the conventional rating curve and multi-linear regression techniques.
Aytek i Kisi [23] primijenili su tehniku GP za prognozu pronosa lebdećeg nanosa te su ustanovili da je taj postupak pogodniji od konvencionalne krivulje nanosa i višestruke linearne regresije.
Yang et al. [25] examined the total sediment transport prediction using the ANN model.
Yang i dr. [25] analizirali su predviđanje ukupnog pronosa nanosa pomoću modela ANN.
The average flow velocity, water surface slopes, average flow depth, and median particle diameter, were used to train the ANN.
Za izučavanje modela ANN korišteni su podaci o prosječnoj brzini toka, nagibima vodne površine, prosječnoj dubini toka i srednjem promjeru čestica.
In another study, Rajaee [26] investigated the combined use of the ANN and Wavelet (WANN) for daily SSL prediction in rivers.
U zasebnoj je studiji Rajaee [26] istražio zajedničku primjenu metoda ANN i WANN (eng. wavelet artificial neural network, hrv. valićna neuronska mreža) za predviđanje dnevnih lebdećih nanosa u rijekama.
Results showed that the WANN model simulated the hysteresis event better than other models.
Rezultati su pokazali da se modelom WANN histereza može simulirati bolje nego primjenom drugih modela.
Furthermore, the ANN model simulated hysteresis in only one event, while the SRC model was unable to simulate the hysteresis phenomenon.
Osim toga, modelom ANN histereza se mogla simulirati samo u jednom slučaju, dok se modelom SRC takva simulacija uopće nije mogla provesti.
Jain [27] presented a SVR (support vector regression) application to model the river discharge and sediment concentration rating relations, and compared the results with those derived from the ANN model.
Jain [27] je prikazao primjenu postupka podržane vektorske regresije (eng. support vector regression - SVR) u svrhu modeliranja odnosa između riječnog protoka i koncentracije nanosa, te je usporedio dobivene rezultate s rezultatima modela ANN.
It was established that the SVR approach is better when compared to the ANN.
Utvrđeno je da je postupak SVR prikladniji od metode ANN.
The reviewed literature shows that, despite many investigations on the discharge-sediment relationship using intelligent techniques, most efforts have been focused on the development of optimum ANFIS model parameters in order to estimate the suspended sediment, and then to verify the model efficiently with regard to peak SSL or hysteresis.
Iz navedenog prikaza vidimo da je, bez obzira na brojna istraživanja odnosa između protoka i nanosa pomoću različitih sofisticiranih postupaka, najveća usredotočenost na razvoju optimalnih parametara za model ANFIS kako bi se na taj način predvidio lebdeći nanos, nakon čega bi se model mogao djelotvorno provjeriti u pogledu vršnih vrijednosti lebdećeg nanosa ili histereze.
The aim of this research was to characterize the effect of different input data on the SSL estimation accuracy.
Cilj je ovog rada analizirati utjecaj različitih ulaznih podataka na točnost prognoze lebdećeg nanosa.
In particular, we explored the best combination of input data for the estimation of hysteretic behaviour and sediment load peaks using appropriate ANFIS structures at four streamgauging stations in the USA.
U tom su smislu istraživane najbolje kombinacije ulaznih podataka za predviđanje histereznog ponašanja i vršnih vrijednosti nanosa pomoću odgovarajućih struktura ANFIS na četiri vodomjerne stanice u SAD-u.
2. Data and method
2. Podaci i metoda
ANFIS is a multi-layer adaptive network-based fuzzy inference system [29].
ANFIS je višeslojni prilagodljivi sustav neizrazitog zaključivanja zasnovan na neuronskoj mreži [29].
An adaptive neural network is a network structure consisting of a number of nodes connected through directional links.
Prilagodljiva neuronska mreža je strukturirana mreža koja se sastoji od određenog broja čvorova međusobno povezanih pomoću usmjerenih veza.
Each node is characterized by a function with fixed or adjustable parameters.
Svaki čvor karakterizira određena funkcija s fiksnim ili promjenljivim parametrima.
Learning or training phase of a neural network is a process aimed at determining parameter values to sufficiently fit the training data.
Faza izučavanja ili osposobljavanja neuronske mreže je proces u okviru kojeg se određuju vrijednosti parametara koji su dovoljno podudarni s podacima za izučavanje.
The basic learning rule is the well-known back-propagation method that seeks to minimize some measures of error, usually sum of squared differences between network's outputs and desired outputs [30].
Osnovno pravilo učenja je dobro poznata metoda povratnog prostiranja (eng. back propagation) u okviru koje se pogreška pokušava svesti na minimum, obično pomoću zbroja razlike kvadrata između izlaza mreže i poželjnih izlaza [30].
The benefit of the ANFIS architecture comes from combining the fuzzy decision-making capability and the ANN learning capability to represent the dynamics of a non-linear system.
Prednost oblikovanja ANFIS-a sastoji se u kombiniranju sposobnosti neizrazitog donošenja odluka s mogućnošću izučavanja koju pruža ANN da bi se tako prikazala dinamika nelinearnog sustava.
Figure 1.
Tipična struktura ANFIS
A typical ANFIS structure Layer (1): X and Y are two typical input values fed at two input nodes, which will then transform these values to membership functions.
Prema slici 1., pet prikazanih slojeva djeluje kako slijedi: Sloj (1): X i Y su dvije tipične ulazne vrijednosti unesene u dva ulazna čvora koji nakon toga pretvaraju te vrijednosti u funkcije pripadnosti
Layer (2): Every node in this layer multiplies the incoming
Sloj (2): Svaki čvor u ovom sloju umnožava ulazne signale.
(4) Layer (4): The node i in this layer calculates the contribution of ith rule in the model output function, which is defined based on the first-order method as [31]: i = 1, 2
(4) Sloj (4): Čvor i u ovom sloju izračunava doprinos i-tog pravila u izlaznoj funkciji modela, koja se definira na osnovi metode prvog reda kao [31]: i = 1, 2
Layer (5): The single node of this layer calculates the weighted
Sloj (5): Jedinim čvorom koji se nalazi u ovom sloju izračunava se
global output of the system as follows:
težinski globalni izlazni podatak sustava ovako:
Additional details about the ANFIS and hybrid algorithm can be found in [32].
Dodatne informacije o ANFIS-u i hibridnom algoritmu mogu se naći u radu [32].
Data and statistical analysis
Analiza podataka i statistička analiza
Four river gauging stations operated by the US Geological Survey (USGS) provided time series data of discharge and sediment load that were used in this research.
Vremenske serije podataka o protoku i nanosu, koje su korištene u ovom istraživanju, prikupljene su na četiri vodomjerne stanice kojima upravlja Geološki institut SAD-a.
These stations are: 1100000 (Merrimack river at Lowell, New Hampshire), 1491000 (Choptankriver near Greensboro, Maryland), 1570500 (Susquehanna river at Harrisburg, Pennsylvania), and 1573000 (Swatara Creek at Harper Tavern, Pennsylvania),
Radi se o stanicama: 1100000 (rijeka Merrimack u Lowellu, New Hampshire), 1491000 (rijeka Choptankriver u blizini
Date of the data day/month/year
Datum prikupljanja podataka dan/mjesec/godina
Drainage area
Slivno područje
Longitude
Geografska dužina
Latitude
Geografska širina
Station description
Opis stanice
Station ID
Oznaka stanice
Hydrological station
Vodomjerna stanica
Merrimack river at lowell
Rijeka Merrimack u Lowellu
Station 1
Stanica 1
Choptank Near Greensboro
Choptank kod Greensboroa
Susquehanna river at harrisburg
Rijeka Susquehanna u Harrisburgu
Swatara creek at Harper Tavern
Potok Swatara kod Harper Taverna
River monitoring stations and characteristics of their drainage areas
Vodomjerne stanice i karakteristike njihovih slivova
and are herein referred to as the Station 1, Station 2, Station 3, and Station 4, respectively.
Greensboroa, Maryland), 1570500 (rijeka Susquehanna u Harrisburgu, Pennsylvania) i 1573000 (potok Swatara na lokaciji Harper Tavern, Pennsylvania).
The gauging stations, geographic coordinates, and operation periods, are presented in Table 1.
Te vodomjerne stanice, njihove geografske koordinate i razdoblja prikupljanja podataka prikazani su u tablici 1.
Table 2 summarizes statistical characteristics of the observed discharge and SSL in training and testing sets, namely the minimum (xmin), maximum (xmax), mean (xmean,), standard deviation (Sx,), and coefficient of variation (Csx).
U tablici 2. su ukratko prikazane statističke značajke mjerenog protoka i lebdećeg nanosa (SSL) u nizovima za izučavanje i testiranje, a to su: minimum (xmin), maksimum (xmax), srednja vrijednost (xmean,), standardna devijacija (Sx,) i koeficijent varijacije (Csx).
The difference between the SSL and discharge data is identifiable.
Uočljiva je razlika između podataka o SSL-u i protoku.
According to Table 2 Csx for SSL data is almost three times higher than the discharge data.
Prema tablici 2., vrijednost Csx podataka SSL gotovo je tri puta veća od vrijednosti protoka.
Evaluation criteria
Kriteriji ocjenjivanja
The performance of the models was evaluated using quantitative statistical metrics including the root mean square errors (RMSE), mean absolute errors (MAE), and coefficient of determination (R2) statistics.
Učinkovitost modela ocijenjena je pomoću kvantitativne statističke analize koja uključuje korijen srednje kvadratne pogreške (eng. root mean square error - RMSE), srednju apsolutnu pogrešku (eng. mean absolute error - MAE) i koeficijent determinacije (R2).
R2 is a statistic that will give some information about the goodness of fit of a model.
R2 je podatak koji pruža određene informacije o prikladnosti modela.
In regression, the R2 coefficient of determination is a statistical measure of how well the regression line approximates measured data.
U regresiji, koeficijent determinacije R2 je statistički pokazatelj koji objašnjava u kojoj se mjeri regresijska linija podudara s izmjerenim podacima.
Moreover, the R² tends to reflect the proportion of the total variance in the observed data that can be explained by the model [33].
Osim toga, R2 odražava i odnos ukupne varijancije u analiziranim podacima koji model može objasniti [33].
Different types of information about predictive capabilities of the model are measured through RMSE and MAE and also its variant in form of mean bias error (MBE) that includes the sign of deviation.
Razne vrste informacija o sposobnostima predviđanja modela mogu se izmjeriti pomoću vrijednosti RMSE i MAE te njenog zapisa u obliku srednje pristrane pogreške (eng. mean bias error - MBE) kod kojeg se uzimaju u obzir predznaci odstupanja.
where n is the number of data set, Ai and Bi are the observed and estimated values, respectively, A and B are mean values of observed and estimated values, respectively.
gdje je n broj članova niza podataka, Ai i Bi su izmjerene tj. procijenjene vrijednosti, A i B su srednje vrijednosti izmjerenih tj. procijenjenih vrijednosti.
Development of ANFIS model
Razvoj modela ANFIS
Literature reviews on ANFIS show no specific rules for the subdivision of test and train data.
U literaturi koja se odnosi na ANFIS ne spominju se neka posebna pravila za preraspodjelu podataka na skup za izučavanje i testiranje.
However, from the overall input/output data, 75 % are normally used for the training procedure and the rest 25 % for model testing.
Međutim, od svih ulaznih/izlaznih podataka, za izučavanje se obično koristi 75 % dok se preostalih 25 % koristi za testiranje modela.
The test and train data were chosen randomly in this research.
U ovom su ispitivanju nasumce odabrani podaci za izučavanje i testiranje.
One of the most important steps in the development of a satisfactory estimation model is the selection of input variables, which determines the structure of the ANFIS model, and affects the weighted coefficient and the results of the model [35].
Jedan od najvažnijih koraka u razvoju zadovoljavajućeg modela za predviđanje jest odabir ulaznih varijabli, čime se određuje struktura modela ANFIS te se utječe na težinski koeficijent i rezultate modela [35].
Data type
Vrsta podatka
Flow
Protok
Train
Izučavanje
Sediment
Nanos
Test
Testiranje
Flow Sediment
Protok
Flow
Nanos
Sediment
Protok
Table 2.
Nanos