natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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
Therefore, five different ANFIS models were established to estimate SSL (SSC) for four downstream stations in the river system with the corresponding input vectors as follow: 
Izvedeno je pet različitih modela ANFIS za predviđanje vrijednosti SSL (SSC) za četiri nizvodne stanice riječnog sustava i u tu su svrhu korišteni sljedeći ulazni vektori:
(1) Qt (2) Qt, T (3) Qt, Qt-1 (4) Qt, Qt-1, T (5) Qt, Qt-1, SSLt-1 or (SSCt-1) 
(1) Qt (2) Qt, T (3) Qt, Qt-1 (4) Qt, Qt-1, T (5) Qt, Qt-1, SSLt-1 ili (SSCt-1)
Where Qt is the flow at the t-th day, Qt-1 is the flow at the t-1st day, SSLt-1 or SSCt-1 the suspended sediment load and concentration at the t-1st day, and T stands for centralized time for dates. 
gdje je Qt protok t - dana, Qt-1 je protok t - prvog dana, SSLt-1 ili SSCt-1 su lebdeći nanos i koncentracija na t - prvog dana, dok je T centralizirano vrijeme za datume.
A program code including fuzzy toolbox was written in the MATLAB software for ANFIS simulation. 
Napisan je programski kod u programu MATLAB pomoću alata neizrazite logike (fuzzy toolbox) u svrhu simuliranja ANFIS-a.
Different ANFIS architectures were checked using this code, and an appropriate model structure was obtained. 
Tim su kodom simulirana različita oblikovanja ANFIS-a te je na taj način dobivena odgovarajuća struktura modela.
For all models, the training was performed using an optimum hybrid method. 
Za sve je modele izučavanje provedeno pomoću optimalne hibridne metode.
Various types of input membership functions (triangular, trapezoidal, Gaussian and Gumbel membership functions) were tried for each ANFIS model. 
Za svaki model ANFIS ispitane su različite vrste ulaznih funkcija pripadnosti (trokutaste, trapezne, Gaussove i Gumbelove).
The training stage was carried out using the trial and error procedure by utilizing various estimator structures to determine an optimum set of fuzzy rules. 
Faza izučavanja provedena je primjenom postupka pokušaja i pogreške, a pritom su korišteni razni procjenitelji strukture radi određivanja optimalnog niza neizrazitih pravila.
The summary of optimum values is given in Table 3. 
Optimalne vrijednosti prikazane su u tablici 3.
It can be seen quite clearly that the best entry functions in different stations and in different entry models were not the same and that, in most models, the constant membership function performed better than the linear one. 
Iz te se tablice jasno vidi da najbolje vrste ulaznih funkcija nisu jednake za sve stanice i za različite ulazne modele te da se u većini modela konstantna funkcija pripadnosti (eng. membership function - MF) ponaša bolje od linearne funkcije.
Three or four membership functions for ANFIS models were considered sufficient for SSL modelling. 
Prihvaćeno je da su za ANFIS model tri ili četiri funkcije pripadnosti dovoljne za modeliranje vrijednosti SSL (lebdećeg nanosa).
Number of fuzzy rules 
Broj neizrazitih pravila
Number of input MF 
Broj ulaznih MF
Output MF 
Izlazna MF
Input MF 
Ulazna MF
Model input 
Ulaz u model
Linear 
Linearna
Constant 
Konstantna
Gauss2 a Membership function based on a combination of two Gaussian functions, b Triangular membership function c Generalized bell-shaped membership function, d Product of two sigmoid membership functions e π shape membership function, f Trapezoidal membership function , MF - membership function 
Gauss2 a Funkcija pripadnosti bazirana na kombinaciji dviju Gaussovih funkcija, b Trokutasta funkcija pripadnosti c Generalizirana zvonasta funkcija pripadnosti, d Produkt dviju sigmoidnih funkcija pripadnosti e Funkcija pripadnosti u obliku slova π, f Trapezoidna funkcija pripadnosti , MF - funkcija pripadnosti (eng. membership function)
Summary of final architecture of ANFIS models 
Sažeti prikaz konačnog izgleda modela ANFIS
Statistical values of the best input combination of the training and test sets for ANFIS models at each station are presented in Table 4. 
Statističke vrijednosti najbolje ulazne kombinacije nizova za izučavanje i testiranje modela ANFIS prikazane su za sve stanice u tablici 4.
The R2 values for the ANFIS training model ranged from 0.80 to 0.87 for the four stations for input M1 model when only the current day flow was used for SSL predictions. 
Vrijednosti R2 za izučavanje modela ANFIS varirale su od 0,80 do 0,87 na četiri stanice za ulazni model M1 kada je za prognozu vrijednosti SSL korišten samo protok tekućeg dana.
Similarly, the R2 ranged from 0.87 to 0.94 when the current day flow and centralized time for dates derived from the aforementioned analyses were used for the input M2 model at the training stage. 
Isto tako, vrijednosti R2 varirale su od 0,87 do 0,94 kada su se za ulazni model M2 u fazi izučavanja koristile vrijednosti protoka tekućeg dana i centraliziranog vremena za datume izvedene iz prije spomenutih analiza.
The greatest R2 were obtained at Gauging Station 4, and the values from 0.87 to 0.94 were obtained for M1 and M2 models on the training data set. 
Najviše vrijednosti R2 dobivene su na vodomjernoj stanici 4, a vrijednosti od 0,87 do 0,94 su dobivene za modele M1 i M2 na nizu podataka za izučavanje.
When antecedent flow was also used in the input matrix, the range of R2 values increased for all four gauging stations as in the M3 model and M4 model where R2 ranged from 0.90-0.94 and 0.940.96, respectively. 
Kada je i antecedentni protok bio uključen u ulaznu matricu, raspon vrijednosti R2 povećao se na svim vodomjernim stanicama kao primjerice na modelima M3 i M4 gdje su vrijednosti R2 varirale od 0,90 do 0,94 tj. od 0,94 do 0,96.
In M4 model, higher MBE and RMSE values indicate higher error, which shows poorer agreement of the modelled and observed values. 
U modelu M4, više vrijednosti MBE i RMSE označavaju veću pogrešku, što upućuje na slabiju podudarnost između modeliranih i izmjerenih vrijednosti.
Of the five ANFIS models, M5 model performed slightly better than the others in three stations out of four stations, and it resulted in the highest coefficients of determination (0.92-0.96). 
Od pet modela ANFIS, model M5 bio je donekle učinkovitiji od ostalih na tri od četiri stanice, što je rezultiralo najvišim vrijednostima koeficijenata determinacije (0,92-0,96).
Comparison of input parameters revealed that the parameter T was almost noneffective at Station 4 while in other stations this parameter improved the results in the second and fourth combination, and had the most accurate estimation. 
Usporedbom ulaznih parametara ustanovljeno je da je parametar T gotovo neučinkovit na stanici 4, dok je na drugim stanicama taj parametar doveo do poboljšanja rezultata u drugoj i četvrtoj kombinaciji i s njim su postignute najtočnije procjene.
During the testing phase, all developed models were used to conduct a SSL (SSC) forecast using an independent training dataset. 
U fazi testiranja svi su modeli korišteni za prognoziranje vrijednosti SSL (SSC) pomoću neovisnog niza podataka za izučavanje.
As can be seen quite clearly in Table 4, unlike the results obtained at the training stage, the M2 model generally had better results compared to M3 model at the test stage at all stations, except at Station 4. 
Kao što se može vidjeti u tablici 4., za razliku od rezultata dobivenih u fazi izučavanja, model M2 pokazao se u fazi testiranja uglavnom prikladnijim od modela M3 na svim stanicama osim na stanici 4.
In addition, the best model defined at the training phase (M5 model) consistently outperformed the others during testing stages at all stations except at Station 1. 
Uz to, model koji se pokazao najboljim u fazi izučavanja (model M5) bio je kontinuirano bolji od ostalih u stadiju testiranja, i to na svim stanicama osim na stanici 1.
Also, the parameter T improved the accuracy of predictions at the training stage for all stations, except for Station 4. 
Treba također istaknuti da je parametar T poboljšao točnost predviđanja u fazi izučavanja na svim stanicama osim na stanici 4.
Wang and Linker [36] used non-linear regression to show that parameter T could represent the effect of longterm changes on sediment load, but ANFIS was not capable 
Wang i Linker [36] koristili su nelinearnu regresiju kako bi
Performance of SRC and ANFIS models simulating SSL at various gauging stations (RMSE and MBE= ton/day) Station 
Učinkovitost modela SRC i ANFIS u simulaciji vrijednosti SSL na pojedinim vodomjernim stanicama (RMSE i MBE = tona/dan) Stanica
Inputs 
Ulazni vektori
Model 
Oznaka
RMSE MBE R2 - the coefficient of determination, RMSE - root mean square error, MBE - mean bias error 
RMSE MBE R2 - koeficijent determinacije, RMSE - korijen srednje kvadratne pogreške (eng. root mean square error), MBE - srednja pristrana pogreška (eng. mean bias error)
SSL estimation using M5 model at test period for four stations 
Predviđanje vrijednosti SSL pomoću modela M5 na četiri stanice u fazi testiranja
However, the testing error was slightly higher at Station 1. 
Međutim, treba napomenuti da je pogreška u testiranju bila nešto viša na stanici 1.
With the inclusion of SSLt-1 parameter in the M5 model, the error decreased conspicuously, so that the decreased error percentages for Stations 2 to 4 were 50 %, 41 %, and 9 %, respectively, at the training stage, and 46 %, 71 %, and 41 %, respectively, at the test stage. 
Kada je u model M5 uključen parametar SSLt-1, pogreška je bitno smanjena pa je tako na stanicama od 2 do 4 smanjena za 50 %, 41 % i 9 % u fazi izučavanja, tj. za 46 %, 71 % i 41 % u fazi testiranja.
At Station 1, the error value decreased by 12 % at the training stage, but it slightly increased at the test stage. 
Na stanici 1 pogreška je smanjena za 12 % u fazi izučavanja, ali je donekle povećana u fazi testiranja.
In general, it was clear that the M4 model was more accurate than the M3 model at all stations, and the accuracy of the M2 model was higher compared to the M1 model. 
Općenito uzevši, model M4 pokazao se točnijim od modela M3 na svim stanicama, dok je model M2 bio točniji od modela M1.
The comparison between the regression model and the first model (Qt) showed that the regression model clearly outperformed the ANFIS model at the training and test stages for Station 3, and at the test stage for Station 4. 
Usporedbom regresijskog modela i prvog modela (Qt) ustanovljeno je da je regresijski model bio znatno pogodniji od modela ANFIS u fazama izučavanja i testiranja na stanici 3, te u fazi testiranja na stanici 4.
It can be said that at other stations the ANFIS yielded better results than the regression model. 
Može se reći da su na ostalim stanicama ANFIS-om postignuti rezultati koji su bolji od onih dobivenih na regresijskom modelu.
As a result, the ANFIS model, which has the current day flow, antecedent flow, and the antecedent SSL (SSC) as inputs, was selected as the best fit model for SSL (SSC) predictions. 
Stoga je model ANFIS, koji kao ulazne podatke koristi protok tekućeg dana, antecedentni protok i antecedentni SSL (SSC), odabran kao najpogodniji za prognoziranje vrijednosti SSL (SSC).
The temporal variations of the observed and predicted SSL are shown in Figure 2 using the M5 model for testing period at each station. 
Vremenske varijacije izmjerenih i prognoziranih vrijednosti SSL prikazane su na slici 2. pomoću modela M5 za fazu testiranja te za svaku stanicu.
Moreover, the SSL predictions are plotted against the observed SSL results for each station. 
Osim toga, za svaku pojedinu stanicu grafički su zajednički prikazane predviđene i izmjerene vrijednosti SSL.
It can be seen from scatterplots that the M5 model predictions are slightly closer to the exact fit line at Stations 2 and 3, compared to Stations 4 and 1, especially for high values. 
Na dijagramu rasipanja može se vidjeti da su predviđene vrijednosti dobivene modelom M5 nešto bliže liniji točne podudarnosti na stanicama 2 i 3, ako ih usporedimo sa stanicama 4 i 1, i to naročito u području viših vrijednosti.
Peak SSL estimation error 
Pogreška predviđanja vršnih vrijednosti SSL
To study the accuracy of results produced by different ANFIS models for the peak SSL prediction, the sediment peaks observed at the test stage were compared with predicted values for all stations. 
Vršne vrijednosti nanosa izmjerene u fazi testiranja uspoređene su na svim stanicama s predviđenim vrijednostima SSL da bi se odredila točnost rezultata dobivenih pomoću raznih modela ANFIS.
The goodness of fit statistics of maximum SSL losses during testing are presented in Table 5 for various model approaches. 
U tablici 5. prikazani su podaci o statističkoj prikladnosti različitih modela za određivanje maksimalnih gubitaka SSL tijekom testiranja.
By adding T into the input combination, the inputs being Qt, Qt1, the SSL estimation slightly improved the model performance at Station 3. 
Dodavanjem parametra T u ulaznu kombinaciju, pri čemu su ulazne vrijednosti bile Qt, Qt-1, donekle je poboljšana sposobnost predviđanja vrijednosti SSL na stanici 3.
However, it failed to preserve its performance at other stations. 
Međutim ista poboljšanja nisu postignuta na drugim stanicama.
Overall, this implies that parameter T could affect models to improve the accuracy of prediction without discharge antecedent (Qt-1) in the input because, otherwise, the inclusion of T as input increases the training time with no increase in model performance. 
Općenito uzevši, to znači da parametar T može utjecati na modele u smislu poboljšanja točnosti predviđanja ako se iz ulaznih podataka izbaci antecedentni protok (Qt-1) jer, u suprotnom, uključenje vrijednosti T u ulazne podatke dovodi do povećanja vremena izučavanja bez povećanja učinkovitosti modela.
The overall results confirmed that the model 5, which included flow (Qt), antecedent flow (Qt-1), and sediment load at the t-1st day (SSLt-1), obtained the highest values of R2. 
Analizom sveukupnih rezultata utvrđeno je da su najviše vrijednosti R2 dobivene pomoću modela 5 kojim se u analizu uključuje protok (Qt), antecedentni protok (Qt-1) i antecedentni nanos (SSLt-1).
The lowest RMSE and MBE values outperformed the other combinations for simulating the sediment load corresponding to the maximum discharge at all stations except at Station 1. 
Najniže vrijednosti RMSE i MBE pokazale su se učinkovitijima od drugih kombinacija u simuliranju nanosa koji odgovara maksimalnom protoku na svim stanicama osim na stanici 1.
M2, M3 and M4 models outperformed the M5 model at Station 1. 
Modeli M2, M3 i M4 bili su učinkovitiji od modela M5 na stanici 1.
The peak SSL depends on many factors, and the model that uses only the same day flow (Qt) as input was unable to compute high SSLs with reasonable accuracy, as evidenced by high RMSE and MBE values (Table 5). 
Vršne vrijednosti SSL ovise o mnogim faktorima, pa se modelom koji kao ulazni podatak koristi samo protok u istom danu (Qt) ne mogu dovoljno precizno izračunati visoke vrijednosti SSL, što potvrđuju i visoke vrijednosti RMSE i MBE (tablica 5.).
For example, considering the magnitude of SSL prediction at Station 1, it was clear that SSL corresponding to almost equivalent Q values are mostly 2.5 times different in magnitude (Q = 1120, 1150; SSL = 10300, 24500, respectively). 
Na primjer, kada se radi o veličini predviđanja vrijednosti SSL na stanici 1, jasno je da se vrijednosti SSL koje odgovaraju gotovo ekvivalentnim vrijednostima Q razlikuju po veličini za gotovo 2,5 puta (Q = 1120, 1150; SSL = 10300, 24500).
This fact can be seen at other stations as well. 
Taj se trend može uočiti i na drugim stanicama.
The M5 model that used SSL in the t-1st day (SSLt-1) inputs is able to provide a significant accurate estimate of extreme SSL alterations. 
Modelom M5 u kojem se kao ulazni podaci koriste vrijednosti SSL u t-prvom danu (SSLt1) može se postići vrlo točna procjena ekstremnih izmjena vrijednosti SSL.
There is, thus, a definite advantage in choosing SSLt-1 as input for SSLt predictions. 
To upućuje na prihvatljivost primjene SSLt-1 kao ulaznog podatka za prognozu SSLt.
As shown in Table 5, the models tended to slightly underestimate excessive SSL at Station 2, except for the M5 model. 
Kao što se može uočiti u tablici 5., svi modeli osim modela M5 donekle podcjenjuju visoke vrijednosti SSL na stanici 2.
The values were overestimated in almost all models for Station 3, while the values were overestimated in the M1 and M3 models at Station 4. 
Vrijednosti su precijenjene u gotovo svim modelima za stanicu 3, a podcijenjene su u modelima M1 i M3 na stanici 4.
The obtained SRC model results clearly show that the peak SSL could only be accurately estimated at Station 2 as indicated by greater R2, but it failed to preserve its performance at other stations. 
Rezultati dobiveni pomoću modela SRC jasno pokazuju da se vršne vrijednosti SSL mogu točno procijeniti samo na stanici 2, što se vidi iz veće vrijednosti R2, dok takva točnost nije zabilježena na ostalim stanicama.
However, the M1 model had relatively acceptable results at other stations with R2 higher than 0.41. 
Međutim, modelom M1 dobiveni su relativno prihvatljivi rezultati na drugim stanicama gdje je vrijednost R2 bila viša od 0,41.
It can be concluded that the ANFIS model with the same input values as those for the SRC model will increase the accuracy of the results. 
Može se zaključiti da se modelom ANFIS povećava točnost rezultata uz ulazne vrijednosti koje odgovaraju onima u modelu SRC.
As stated above, due to hysteresis, the sediment concentration of two identical discharges were 
Procjena točnosti ANFIS-a u prognoziranju lebdećeg nanosa
The concentration of sediment loads can be compared when the discharge at two sides of the hydrograph is the same. 
Te promjene u dostupnosti nanosa dovode do takozvanog efekta histereze [6].
At stations 1 to 4 there were two, three, two and one identical discharge(s), respectively, at two sides of the hydrograph. 
Da bi se istražila točnost simuliranja histereze pomoću modela ANFIS, isti su se modeli koristili za simuliranje nanosa u fazi testiranja na svakoj stanici.
The discharges selected at two limbs of the hydrograph, and the corresponding SSC, are presented for four stations in Figure 3. 
Na stanicama od 1 do 4 zabilježena su dva, tri, dva i jedan identičan protok na obje strane hidrograma.
These discharges, along with the given sediment loads, were used to investigate the hysteresis phenomenon. 
Protoci odabrani na dva kraka hidrograma i odgovarajuće vrijednosti SSC prikazani su za četiri stanice na slici 3.
According to Figure 3, it can be observed that in the regression model the estimated SSC are the same for both the ascending and falling limbs in an equal discharge because the SSC increases as a result of increase in discharge caused by the power law relation between them [37]. 
Slika 3. pokazuje da su u regresijskom modelu predviđene vrijednosti SSC iste za uzlazni i silazni krak kod jednakog protoka i to zato što vrijednosti SSC rastu uslijed povećanja protoka po zakonu potencije između tih vrijednosti [37].
As expected, the M1 model that used Qt as its only input could not simulate such a phenomenon at all stations because, as observed in the regression model, the discharge was the only input parameter. 
Kao što se moglo i očekivati, model M1 koji koristi Qt kao svoju jedinu ulaznu vrijednost nije mogao simulirati tu pojavu na svim stanicama jer je, kao što se vidi u regresijskom modelu, protok zapravo jedini ulazni parametar.
The regression model and M2 model tend to predict a much higher SSC rate for a similar flow discharge. 
Regresijskim modelom i modelom M2 obično se za isti protok dobivaju mnogo više predviđene vrijednosti SSC.