Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 9
 İndirme 1
A Decision Support System for the Prediction of Wastewater Pumping Station Failures Based on CBR Continuous Learning Model
2019
Dergi:  
Engineering, Technology & Applied Science Research
Yazar:  
Özet:

Abstract Nowadays the communities are facing the problem of waste and wastewater. While wastewater systems have become more complex, the need for development of sustainable solution for wastewater management emerged. Therefore, the development of a Decision Support System (DSS) for wastewater disposal management became necessary. This paper presents a new DSS for predicting the failure of wastewater pumping stations, the system architecture and its implementation. The prediction model is based on the Case Based Reasoning (CBR) classification method. The standard CBR classification technique has been upgraded with an algorithm for continuous learning. The paper describes the system structure, its connection to the wastewater system, the internal processes involved in the prediction process and the implemented algorithm for continuous learning. Furthermore, the features used in the prediction are indicated along with the achieved results and the method of results evaluation. The test and obtained results indicate that the proposed DSS is efficient and capable of providing very good results in the prediction process.

Anahtar Kelimeler:

0
2019
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Engineering, Technology & Applied Science Research

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.845
Atıf : 2.898
2023 Impact/Etki : 0.733
Engineering, Technology & Applied Science Research