Teaching-learning-based strategy to retrofit neural computing toward pan evaporation analysis
저자
Imran Khan (The University of Haripur) ; Hossein Moayedi (Duy Tan University) ; Rana Muhammad Adnan Ikram (Guangzhou University) ; Loke Kok Foong (Duy Tan University) ; Binh Nguyen Le (Duy Tan University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
37-47(11쪽)
제공처
Indirect determination of pan evaporation (PE) has been highly regarded, due to the advantages of intelligent models employed for this objective. This work pursues improving the reliability of a popular intelligent model, namely multi-layer perceptron (MLP) through surmounting its computational knots. Available climatic data of Fresno weather station (California, USA) is used for this study. In the first step, testing several most common trainers of the MLP revealed the superiority of the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. It, therefore, is considered as the classical training approach. Next, the optimum configurations of two metaheuristic algorithms, namely cuttlefish optimization algorithm (CFOA) and teaching-learning-based optimization (TLBO) are incorporated to optimally train the MLP. In these two models, the LM is replaced with metaheuristic strategies. Overall, the results demonstrated the high competency of the MLP (correlations above 0.997) in the presence of all three strategies. It was also observed that the TLBO enhances the learning and prediction accuracy of the classical MLP (by nearly 7.7% and 9.2%, respectively), while the CFOA performed weaker than LM. Moreover, a comparison between the efficiency of the used metaheuristic optimizers showed that the TLBO is a more time-effective technique for predicting the PE. Hence, it can serve as a promising approach for indirect PE analysis.
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