ISSN: 2381-8719
Lohani AK and Krishan G
In diesem Artikel wird ein effizientes und stabiles Modell eines künstlichen neuronalen Netzwerks (KNN) zur Vorhersage des Grundwasserspiegels im südöstlichen Punjab, Indien, vorgestellt. Nach Verbesserung der Modellgenauigkeit mithilfe verschiedener Netzwerkarchitekturen und Trainingsalgorithmen wurde festgestellt, dass die besten Ergebnisse mit einem standardmäßigen Feedforward-Neuralnetzwerk erzielt werden können, das mit dem Levenberg-Marquardt-Algorithmus trainiert wurde. Eine gute Schätzung des Grundwasserspiegels kann durch die Entwicklung unterschiedlicher Netzwerke für verschiedene Standorte erreicht werden. Die KNN-Methode hat sich als geeignet erwiesen, den Grundwasserspiegel in den Distrikten Faridkot, Ferozepur, Ludhiana und Patiala im indischen Punjab mit angemessener Genauigkeit vorherzusagen.