Scidown文献预览系统！
埃塞俄比亚阿贝盆地Fincha集水区地下水潜力区划定的ANN模型与GIS工具比较( Comparison of ANN model and GIS tools for Delineation of Groundwater Potential Zones, Fincha Catchment, Abay Basin, Ethiopia )
Habtamu Tamiru Meseret Wagari
本文比较了人工神经网络(ANN)模型和GIS平台在埃塞俄比亚Abay盆地Fincha流域地下水潜力区划分中的新颖性。LULC、降雨、土壤、地质、排水密度、线性密度和地貌单元是两个模型的关键因子。利用人工神经网络和层次分析法(AHP)生成权重，划分地下水潜势带。利用人工神经网络和地理信息系统分别划分出5类和4类地下水潜势带。利用人工神经网络和GIS工具对已有井位进行叠加，验证了潜在层位，总体精度分别为85%和82.5%。与GIS工具相比，人工神经网络模型在该流域地下水潜势区的划分方面表现出更好的效果。因此，圈定的地下水潜势带对解决该流域的饮用水问题具有重要意义。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download ResearchGate
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 定性和混合方法为结果研究提供独特的贡献下载
scidown 行为干预的短期和长期效应:来自节能的实验证据下载