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Assessment of porosity using spatial correlation-based radial basis function and neuro-fuzzy inference system

机译:使用基于空间相关的径向基函数和神经模糊推理系统评估孔隙度

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摘要

Aquifer porosity indicates the storage groundwater capacity and groundwater quality. It may be measured via different techniques. This paper presents a novel spatial methodology based on radial basis function (RBF) and neuro-fuzzy inference system for modelling the porosity. Use of the point cumulative semimadogram in RBF as a spatial measure is a novel contribution. In addition, the methodology examines the use of a neural network-based fuzzy inference system for porosity estimation. Performance comparisons with conventional methods show that the proposed spatial model has high modelling and generalization capability.
机译:含水层的孔隙度表示储存的地下水容量和地下水质量。可以通过不同的技术进行测量。本文提出了一种基于径向基函数(RBF)和神经模糊推理系统的新型孔隙度建模方法。在RBF中将点累积半X线照片用作空间量度是一种新颖的贡献。此外,该方法还研究了基于神经网络的模糊推理系统在孔隙度估算中的应用。与常规方法的性能比较表明,所提出的空间模型具有较高的建模和泛化能力。

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