ஐ.எஸ்.எஸ்.என்: 2157-7617

பூமி அறிவியல் & காலநிலை மாற்றம் இதழ்

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • CAS மூல குறியீடு (CASSI)
  • குறியீட்டு கோப்பர்நிக்கஸ்
  • கூகுள் ஸ்காலர்
  • ஷெர்பா ரோமியோ
  • சுற்றுச்சூழலில் ஆராய்ச்சிக்கான ஆன்லைன் அணுகல் (OARE)
  • ஜே கேட் திறக்கவும்
  • ஜெனமிக்ஸ் ஜர்னல்சீக்
  • JournalTOCகள்
  • Ulrich's Periodicals Directory
  • விவசாயத்தில் உலகளாவிய ஆன்லைன் ஆராய்ச்சிக்கான அணுகல் (AGORA)
  • சர்வதேச வேளாண்மை மற்றும் உயிரியல் அறிவியல் மையம் (CABI)
  • RefSeek
  • ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
  • EBSCO AZ
  • OCLC- WorldCat
  • பிராக்வெஸ்ட் சம்மன்ஸ்
  • SWB ஆன்லைன் பட்டியல்
  • பப்ளான்கள்
  • யூரோ பப்
  • ICMJE
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

Application of Artificial Neural Network for Groundwater Level Simulation in Amritsar and Gurdaspur Districts of Punjab, India

Lohani AK and Krishan G

In this paper, the most stable and efficient neural network configuration for predicting groundwater level in Amritsar and Gurdaspur districts of Punjab, India is identified. For predicting the model efficiency and accuracy, different types of network architectures and training algorithms are investigated and compared. It has been found that accurate predictions can be achieved with a standard feed forward neural network trained with the Levenberg–Marquardt algorithm providing the best results. Good estimation of groundwater level can be achieved by dividing the boreholes/observation wells into different groups of data and designing distinct networks which is validated by the ANN technique and the degree of accuracy of the ANN model in groundwater level forecasting is within acceptable limits. The ANN method has been found to forecast groundwater level in Amritsar and Gurdaspur districts of Punjab, India.