Show simple item record

Prediction and assessment of Danube river basin ecostatus by applying Model of ArtificialNeural Networks

dc.contributor.advisorVojinović-Miloradov, Mirjana
dc.contributor.advisorRadulović, Snežana
dc.contributor.otherMihajlović, Ivana
dc.contributor.otherKovačević, Srđan
dc.contributor.otherCvijanović, Dušanka
dc.contributor.otherVukmirović, Srđan
dc.contributor.otherSavić, Dragan
dc.contributor.otherRadulović, Snežana
dc.contributor.otherVojinović-Miloradov, Mirjana
dc.creatorKrtolica, Ivana
dc.date.accessioned2022-05-25T18:23:20Z
dc.date.available2022-05-25T18:23:20Z
dc.date.issued2021-11-23
dc.identifier.urihttps://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/Disertacija163032381942723.pdf?controlNumber=(BISIS)118126&fileName=163032381942723.pdf&id=18248&source=NaRDuS&language=srsr
dc.identifier.urihttps://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=118126&source=NaRDuS&language=srsr
dc.identifier.urihttps://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/IzvestajKomisije163032390904746.pdf?controlNumber=(BISIS)118126&fileName=163032390904746.pdf&id=18249&source=NaRDuS&language=srsr
dc.identifier.urihttps://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/19066
dc.description.abstractOsnovni cilj doktorske disertacije je kreiranje modela za predikciju ekolopkog statusa rečnih basena na osnovu prisustva makrofita i ključnih, reprezentativnih hemijskih parametara na primeru Dunava primenom veštačkih neuronskih mreža i eko-prijateljski orijentisanih metodologija. S obzirom na to da biološki i fizičko - hemijski parametri koji se prema Okvirnoj Direktivi o vodama koriste za procenu ekološkog statusa vodnih ekosistema ne pokazuju međusobnu linearnu zavisnost modeli veštačkih neuronskih mreža suoptimalan alat za procenu ekostatusa akvatičnih sistema. Osnovni motiv istraživanja je obrada podataka prikupljena tokom poslednjeg istraživanja Dunava (engl.Joint Danube Survey 3) u cilju procene ekološkog statusa Dunava u celini. Rezultati modelovanja potvrdili su da je kreiran model veštaćkih neuronskih mreža odgovarajući alat za procenu i predikciju ekološkog statusa rečnih ekosistema kada se kao ulazni parametri koriste vrednosti zastupljenosti makrofita, a kao izlazni podaci klase ekološkog statusa izračunate na osnovu izmerenih koncentracija rastvorenog kiseonika, nitratnih i ortofosfatnih anjona. U cilju određivanja signifikantnih vrsta makrofita korišćenih u modelovanju primenjena je analiza osetljivosti. Pristup interkorelacije makrofita, kao ulaznih varijabli, i selektovanih reprezentativnih hemijskih parametara primenom modela veštačkih neuronskih mreža po prvi put je apliciran u istraživačkim aktivnostima doktorske disertacije.sr
dc.description.abstractThe aim of doctoral dissertation Prediction and assessment of Danube river basin ecostatus by applying model of Artificial Neural Networks is creating model of artificial neural network for predicting eco status of river basins using macrophytes and key, representative chemical parameters have no linear correlation Artificial Neural Networks were shown as adequate tool for modelling river eco status. Main motive for investigation is data processing of dataset collected during Joint Danube Survey 3 expedition in aim to predict the whole Danube River basin eco status. Modelling results claimed that created model of Artificial Neural Networks is appropriate tool for prediction river eco status when inputs variables are macrophytes and outputs are classes of ecological state calculated according to measured concentrations of dissolved oxygen, nitrate and orthophosphate anions. This kind of artificial intelligence modelling for prediction and assessment of Danube River basin eco status. Modelling results claimed that model of Artificial Neural Networks is appropriate tool for prediction river eco status when inputs variables are macrophytes and outputs are classes of ecological state calculated according to measured concentrations of dissolved oxygen, nitrate and orthophosphate anions. This kind of artificial intelligence modelling for prediction and assessment of Danube river basin ecostatus for the first time was applied in PhD thesis.en
dc.languagesr (latin script)
dc.publisherУниверзитет у Новом Саду, Факултет техничких наукаsr
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.sourceУниверзитет у Новом Садуsr
dc.subjectEkološki status akvatičnih rečnih sistema; dunavski basen; rastvoreni kiseonik;nitratni anjoni; ortofosfatni anjoni; veštačke neuronske mreže; Kapa indeks; analizaosetljivosti; Mann – Whitney testsr
dc.subjectAquatic river system ecostatus; Danube basin; dissolved oxygen; nitrate anions; ortophosphateanions; Artificial Neural Networks; Kappa index; Sensitivity analysis; Mann – Whitney testen
dc.titleProcena ekostatusa rečnih sistema na primeru dunavskog basena primenom modela veštačkih neuronskih mrežasr
dc.title.alternativePrediction and assessment of Danube river basin ecostatus by applying Model of ArtificialNeural Networksen
dc.typedoctoralThesissr
dc.rights.licenseBY-NC
dcterms.abstractРадуловић, Снежана; Војиновић-Милорадов, Мирјана; Михајловић, Ивана; Ковачевић, Срђан; Цвијановић, Душанка; Вукмировић, Срђан; Савић, Драган; Радуловић, Снежана; Војиновић-Милорадов, Мирјана; Кртолица, Ивана; Процена екостатуса речних система на примеру дунавског басена применом модела вештачких неуронских мрежа; Процена екостатуса речних система на примеру дунавског басена применом модела вештачких неуронских мрежа;
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/142872/Disertacija_12237.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/142873/Izvestaj_komisije_12237.pdf
dc.identifier.rcubhttps://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_19066


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record