残留塩素濃度を予測するニューラルネットワークモデル

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概要

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• A neural network model analysis of the residual chlorine in the water distribution system is reported. We use one year data of the clorine concentration to determine network parameters and predict the next year's data. We find the neural network has a good prediction ability. To improve it，we update the network parameters every day using a certain period of data.

• 広島文化学園大学の論文
• 2000-12-26

著者

• 前原 俊信

  広島大院教育

• 井上 正人

  海上保安大学校

• 岡 隆光

  呉大学社会情報学部

• 前原 俊信

  広島大学教育学部

• 菅原 通雅

  呉大学社会情報学部

• 塚田 司郎

  呉大学社会情報学部

• 萩岡 光治

  広島大学学校教育学部

• 森田 めぐみ

  広島大学学校教育学部

• 守屋 節男

  呉市水道局

• 渡辺 義信

  呉市水道局

• 前原 俊信

  広島大学教育学研究科

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