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Las aguas subterráneas son una de las fuentes más importantes de abastecimiento de agua, por lo que su modelización es importante. Entretanto, el estudio y la investigación de las fluctuaciones del nivel de las aguas subterráneas con vistas a los estudios de gestión, la creación de estructuras de ingeniería, los usos agrícolas y la obtención de aguas subterráneas de alta calidad revisten gran importancia. La mayor parte de la demanda de agua potable y agrícola de la llanura de Mashgin Shahr se abastece también a través de aguas subterráneas. Para predecir el nivel de las aguas subterráneas se…mehr

Produktbeschreibung
Las aguas subterráneas son una de las fuentes más importantes de abastecimiento de agua, por lo que su modelización es importante. Entretanto, el estudio y la investigación de las fluctuaciones del nivel de las aguas subterráneas con vistas a los estudios de gestión, la creación de estructuras de ingeniería, los usos agrícolas y la obtención de aguas subterráneas de alta calidad revisten gran importancia. La mayor parte de la demanda de agua potable y agrícola de la llanura de Mashgin Shahr se abastece también a través de aguas subterráneas. Para predecir el nivel de las aguas subterráneas se utilizaron cuatro modelos de inteligencia artificial: red neuronal directa, red neuronal inversa, lógica difusa Sagno y máquina de vectores de apoyo.
Autorenporträt
Doktor Shahide Dehghan, doktor filosofii, fakul'tet geografii, Nadzhafabadskij filial, Islamskij uniwersitet Azad, Nadzhafabad, Iran. Tehnicheskie nawyki: klimatologiq, statisticheskij analiz, geografiq, geoprirodnye opasnosti, geomorfologiq, faktornyj analiz, analiz dannyh, izmenenie klimata, atmosfera, global'noe poteplenie, klimatologiq, strahowye inwesticii i wodnye resursy.