This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n5http://localhost/temp/predkladatel/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F44555601%3A13520%2F02%3A00001786%21RIV%2F2003%2FMSM%2F135203%2FN/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F44555601%3A13520%2F02%3A00001786%21RIV%2F2003%2FMSM%2F135203%2FN
rdf:type
n12:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Aplikace spočívá v kalibraci neuronového modelu a modelu Fourierových řad na povodí Ploučnice. Výhodou použitého přístupu je, že volba typu sítě není závislá na dalších parametrech úlohy. Jednotlivé sítě, případně jejich varianty (různý počet jednotek, různé počty skrytých vrstev) lze připojit jako black-box a testovat nezávisle. Při testování se použijí Stuttgartský neuronový simulátor SNNS a multiagentní hybridní systém Bang2 vyvíjený v Ústavu informatiky AV ČR. Byla vytvořena perceptronová síť, kterábyla učena metodou back propagation, vylepšenou o tzv. momentový člen. Síť je schopna věrné předpovědi hodnot průtoku následujícího dne na základě hodnot průtoku a srážek v den předchozí. An application deals with calibration of neural model and Fourier series model for Ploučnice catchment. This approach has an advantage, that the network choice is independent of other example's parameters. Each networks, and their variants (different units and hidden layer number) can be connected in as a black box and tested independently. A Stuttgart neural simulator SNNS and a multiagent hybrid system Bang2 developed in Institute of Computer Science, AS CR have been used for testing. A perceptron network has been constructed, which was trained by back propagation method improved with a momentum term. The network is capable of an accurate forecast of the next day runoff based on the runoff and rainfall values from previous day.
dcterms:title
To contemplate quantitative and qualitative water features by neural networks method Sledování kvantitativních a kvalitativních vlastností vody metodou neuronových sítí Sledování kvantitativních a kvalitativních vlastností vody metodou neuronových sítí
skos:prefLabel
To contemplate quantitative and qualitative water features by neural networks method Sledování kvantitativních a kvalitativních vlastností vody metodou neuronových sítí Sledování kvantitativních a kvalitativních vlastností vody metodou neuronových sítí
skos:notation
RIV/44555601:13520/02:00001786!RIV/2003/MSM/135203/N
n3:strany
322-326
n3:aktivita
n13:Z
n3:aktivity
Z(MSM 135200001)
n3:cisloPeriodika
7
n3:dodaniDat
n11:2003
n3:domaciTvurceVysledku
n15:2093103
n3:druhVysledku
n9:J
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n7:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
663802
n3:idVysledku
RIV/44555601:13520/02:00001786
n3:jazykVysledku
n17:cze
n3:klicovaSlova
rainfall-runoff models, Ploučnice river catchment, applications of artificial neural networks, water quality
n3:klicoveSlovo
n14:rainfall-runoff%20models n14:Plou%C4%8Dnice%20river%20catchment n14:water%20quality n14:applications%20of%20artificial%20neural%20networks
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[77E9BED94EF7]
n3:nazevZdroje
Rostlinná výroba
n3:obor
n18:DA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:rokUplatneniVysledku
n11:2002
n3:svazekPeriodika
48
n3:tvurceVysledku
Neruda, Martin Neruda, Roman
n3:zamer
n8:MSM%20135200001
s:issn
0370-663X
s:numberOfPages
5
n5:organizacniJednotka
13520