- -

Artificial neural network onto eight bit microcontroller for Secchi depth calculation

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Artificial neural network onto eight bit microcontroller for Secchi depth calculation

Mostrar el registro completo del ítem

Ibáñez Civera, FJ.; García Breijo, E.; Laguarda Miró, N.; Gil Sánchez, L.; Garrigues Baixauli, J.; Romero Gil, I.; Masot Peris, R.... (2011). Artificial neural network onto eight bit microcontroller for Secchi depth calculation. Sensors and Actuators B: Chemical. 156(1):132-139. doi:10.1016/j.snb.2011.04.001

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/47017

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Artificial neural network onto eight bit microcontroller for Secchi depth calculation
Autor: Ibáñez Civera, Francisco Javier García Breijo, Eduardo Laguarda Miró, Nicolás Gil Sánchez, Luís Garrigues Baixauli, José Romero Gil, Inmaculada Masot Peris, Rafael Alcañiz Fillol, Miguel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Química y Nuclear - Departament d'Enginyeria Química i Nuclear
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Universitat Politècnica de València. Instituto de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico - Institut de Reconeixement Molecular i Desenvolupament Tecnològic
Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente - Institut Universitari d'Enginyeria de l'Aigua i Medi Ambient
Fecha difusión:
Resumen:
In this paper we present a model to predict Secchi depth in water bodies by means of an artificial neural network application onto eight bit microcontroller. Water turbidity data were collected by both a Secchi disk and a ...[+]
Palabras clave: Artificial neural network , Secchi depth , Secchi disk , Sunlight extinction coefficient , Turbidity , Water quality , Coastal water bodies , Commercial photodiodes , Extinction coefficients , In-situ , Mediterranean sea , Neural network model , Reference method , Regression coefficient , Shallow water bodies , Water turbidity , Waterbodies , Microcontrollers , Water analysis , Neural networks
Derechos de uso: Cerrado
Fuente:
Sensors and Actuators B: Chemical. (issn: 0925-4005 )
DOI: 10.1016/j.snb.2011.04.001
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2011.04.001
Tipo: Artículo

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem