Artificial Neural Networks in Vehicular Pollution Modelling
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer, 2006
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Artificial neural networks (ANNs), which are parallel computational models, comprising of interconnected adaptive processing units (neurons) have the capability to predict accurately the dispersive behavior of vehicular pollutants under complex environmental conditions. This book aims at describing step-by-step procedure for formulation and development of ANN based VP models considering meteorological and traffic parameters. The model predictions are compared with existing line source deterministic/statistical based models to establish the efficacy of the ANN technique in explaining frequent dispersion complexities in urban areas.The book is very useful for hardcore professionals and researchers working in problems associated with urban air pollution management and control.
Codice articolo 9783540374176
- Titolo
- Artificial Neural Networks in Vehicular Pollution Modelling
- Autore
- Mukesh Khare
- Editore
- Springer, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540374175
- ISBN 13
- 9783540374176
- Peso dell'articolo
- 559 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
This book provides a step-by-step procedure for formulation and development of Artificial Neural Networks based Vehicular pollution models. It takes into account meteorological and traffic aspects. The book will be useful for professionals and researchers working in problems associated with urban air pollution management and control
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Dalla quarta di copertina
Artificial neural networks (ANNs), which are parallel computational models, comprising of interconnected adaptive processing units (neurons) have the capability to predict accurately the dispersive behavior of vehicular pollutants under complex environmental conditions. This book aims at describing step-by-step procedure for formulation and development of ANN based VP models considering meteorological and traffic parameters. The model predictions are compared with existing line source deterministic/statistical based models to establish the efficacy of the ANN technique in explaining frequent dispersion complexities in urban areas.
The book is very useful for hardcore professionals and researchers working in problems associated with urban air pollution management and control.
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