@article{MengNomanQasemShokrietal.,
  author    = {Meng, Yinghui and Noman Qasem, Sultan and Shokri, Manouchehr and Shamshirband, Shahaboddin},
  title     = {Dimension Reduction of Machine Learning-Based Forecasting Models Employing Principal Component Analysis},
  series = {Mathematics},
  volume    = {2020},
  journal   = {Mathematics},
  number    = {volume 8, issue 8, article 1233},
  publisher = {MDPI},
  address   = {Basel},
  doi       = {10.3390/math8081233},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20200811-42125},
  pages     = {15},
  abstract  = {In this research, an attempt was made to reduce the dimension of wavelet-ANFIS/ANN (artificial neural network/adaptive neuro-fuzzy inference system) models toward reliable forecasts as well as to decrease computational cost. In this regard, the principal component analysis was performed on the input time series decomposed by a discrete wavelet transform to feed the ANN/ANFIS models. The models were applied for dissolved oxygen (DO) forecasting in rivers which is an important variable affecting aquatic life and water quality. The current values of DO, water surface temperature, salinity, and turbidity have been considered as the input variable to forecast DO in a three-time step further. The results of the study revealed that PCA can be employed as a powerful tool for dimension reduction of input variables and also to detect inter-correlation of input variables. Results of the PCA-wavelet-ANN models are compared with those obtained from wavelet-ANN models while the earlier one has the advantage of less computational time than the later models. Dealing with ANFIS models, PCA is more beneficial to avoid wavelet-ANFIS models creating too many rules which deteriorate the efficiency of the ANFIS models. Moreover, manipulating the wavelet-ANFIS models utilizing PCA leads to a significant decreasing in computational time. Finally, it was found that the PCA-wavelet-ANN/ANFIS models can provide reliable forecasts of dissolved oxygen as an important water quality indicator in rivers.},
  subject      = {Maschinelles Lernen},
  language  = {en}
}
@misc{Schaefer2005,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Sch{\"a}fer, Robert Christian},
  title     = {Phosphordynamik in naturnahen Schwimm- und Badeteichen},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.560},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20111215-5601},
  school      = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar},
  year      = {2005},
  abstract  = {Mit dieser Diplomarbeit werden die wichtigsten limnologischen Wechselwirkungen eines Gew{\"a}sser- {\"O}kosystems und der beteiligten Organismen ausf{\"u}hrlich dargestellt. Dabei ist der „N{\"a}hrstoffabbau" speziell des Phosphors durch Plankton, Algen und Wasserpflanzen sowie dessen Einflussfaktoren wesentlich. In diesem Zusammenhang spielt die Phosphordynamik zwischen Gew{\"a}sser, Sediment und Organismen eine entscheidende Rolle. Anhand ausgew{\"a}hlter Th{\"u}ringer Badegew{\"a}sser wird der Zusammenhang zwischen dem Phosphorgehalt und der Cyanobakterien- Dominanz untersucht. Von Bedeutung sind weitere hygienische Parameter der Wasserqualit{\"a}t. M{\"o}gliche Aussagen bei der Analyse der oligotrophen, nat{\"u}rlichen Badegew{\"a}sser werden auf die naturnahen Schwimm- und Badeteiche {\"u}bertragen. Da Schwimm- und Badeteiche k{\"u}nstlich errichtete Bauwerke sind, sind Aspekte der anthropogenen Nutzung bedeutsam. Hierzu z{\"a}hlen die Bauformen bzw. Gr{\"o}ßenver-h{\"a}ltnisse und der Technikeinsatz. Es wird gepr{\"u}ft, ob aufgrund vorliegender Daten be-z{\"u}glich des Eintrages und der Elimination eine Bilanzierung des Phosphors in Schwimm- und Badeteichanlagen m{\"o}glich ist. Als Ergebnis dieser Diplomarbeit werden Empfehlungen zu Errichtung und Betrieb von Schwimm- und Badeteichen erarbeitet, die den {\"u}berwachungsbed{\"u}rftigen Parameter Phosphor betreffen.},
  subject      = {Funktionsprinzipien},
  language  = {de}
}