I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
2021
,
p
p.
534
~
541
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
22
.i
1
.
pp534
-
541
534
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
A
i
r
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
u
si
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
m
o
d
e
l
s
R
an
a
M
u
h
am
m
ad
A
d
n
an
1
,
Zh
o
n
gm
i
n
Li
an
g
2
,
A
l
b
an
K
u
r
i
q
i
3
,
O
z
gu
r
K
i
s
i
4
,
A
n
u
r
ag
M
a
l
i
k
5
,
Bi
n
q
u
an
Li
6
,
F
ate
m
e
h
s
ad
at
M
o
r
ta
z
av
i
z
ad
e
h
7
1
,
2
,
6
,
7
C
o
l
l
e
g
e
o
f
H
y
dr
o
l
ogy
,
H
o
ha
i
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
N
a
nj
i
ng
210
098
,
C
hi
n
a
3
C
E
R
I
S
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
L
i
s
bo
a
L
i
s
bo
n
1049
-
00
1,
P
o
r
t
ug
a
l
4
I
l
i
a
S
t
a
t
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
T
bi
l
i
s
i
,
G
e
o
r
g
i
a
5
P
unj
a
b
A
g
r
i
c
ul
t
u
r
a
l
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
B
a
t
hi
nda
-
15
1001
,
P
un
j
a
b
,
I
N
D
I
A
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
O
c
t
1
8
,
2020
R
e
v
i
s
e
d
J
a
n
6
,
202
1
A
c
c
e
pt
e
d
J
a
n
2
0
,
202
1
A
i
r
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
i
s
a
n
e
s
s
e
nt
i
a
l
c
l
i
m
a
t
i
c
c
o
m
p
o
ne
nt
pa
r
t
i
c
ul
a
r
l
y
i
n
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
a
n
a
g
e
m
e
nt
a
nd
o
t
he
r
a
g
r
o
-
h
y
dr
o
l
o
g
i
c
a
l
/
m
e
t
e
o
r
o
l
o
g
i
c
a
l
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
pl
a
n
ni
ng
T
hi
s
pa
pe
r
e
xa
m
i
ne
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
c
a
pa
bi
l
i
t
y
o
f
t
hr
e
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
m
o
de
l
s
,
l
e
a
s
t
s
q
ua
r
e
s
u
ppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
(
L
S
S
V
M
)
,
g
r
o
up
m
e
t
ho
d
a
n
d
da
t
a
ha
nd
l
i
ng
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
G
M
D
H
N
N
)
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(
C
A
R
T
)
i
n
a
i
r
t
e
m
p
e
r
a
t
ur
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
us
i
ng
m
o
nt
hl
y
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
d
a
t
a
o
f
A
s
t
o
r
e
a
nd
g
i
l
g
i
t
c
l
i
m
a
t
i
c
s
t
a
t
i
o
ns
o
f
P
a
ki
s
t
a
n.
T
he
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
c
a
pa
bi
l
i
t
y
of
t
hr
e
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
ng
di
f
f
e
r
e
n
t
t
i
m
e
l
a
g
s
i
n
put
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
w
i
t
h
h
e
l
p
o
f
r
oo
t
m
e
a
n
s
q
ua
r
e
e
r
r
o
r
(
R
M
S
E
)
,
t
he
m
e
a
n
a
bs
o
l
u
t
e
e
r
r
o
r
(
M
A
E
)
a
n
d
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
o
f
de
t
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n
(
R
2)
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
i
ndi
c
a
t
o
r
s
.
T
h
e
o
bt
a
i
ne
d
r
e
s
u
l
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
L
S
S
V
M
m
o
de
l
i
s
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
i
n
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
t
h
a
n
G
M
D
H
N
N
a
nd
C
A
R
T
m
o
de
l
s
.
L
S
S
V
M
s
i
g
ni
f
i
c
a
nt
l
y
de
c
r
e
a
s
e
s
t
he
m
e
a
n
R
M
S
E
o
f
t
he
G
M
H
N
N
a
nd
C
A
R
T
m
o
de
l
s
by
1.
47
-
3.
12
%
a
n
d
20.
01
-
25.
12
%
f
o
r
t
he
C
ha
kda
r
a
a
nd
K
a
l
a
m
S
t
a
t
i
o
ns
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
Ke
y
w
or
ds
:
A
s
t
o
r
e
r
i
v
e
r
CA
R
T
G
i
l
gi
t
ri
v
e
r
GMDH
-
NN
L
S
S
V
M
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
B
i
n
qu
a
n
l
i
Co
l
l
e
ge
of
H
y
dr
o
l
o
g
y
H
o
h
a
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
N
a
n
j
i
n
g
210098
,
C
h
i
na
E
m
a
i
l
:
l
i
b
i
n
qu
a
n
@
hh
u
.
e
du.
c
n
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
A
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
a
c
r
uc
i
a
l
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
v
a
ri
a
b
l
e
t
h
a
t
a
f
fe
c
t
s
s
e
ve
r
a
l
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
a
n
d
h
y
dr
o
l
o
gi
c
pr
o
c
e
s
s
e
s
a
t
d
i
f
fe
r
e
nt
s
pa
t
i
a
l
a
n
d
t
e
m
po
r
a
l
s
c
a
l
e
[1].
I
n
c
a
s
e
o
f
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
a
na
ge
m
e
n
t
o
r
l
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n,
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
i
s
us
ua
l
l
y
a
ppl
i
e
d
a
s
a
n
i
n
pu
t
v
a
r
i
a
b
l
e
t
o
de
r
i
v
e
o
t
h
e
r
pa
ra
m
e
t
e
r
s
s
uc
h
a
s
de
g
r
e
e
of
s
o
i
l
de
gr
a
da
t
i
o
n
,
v
e
ge
t
a
t
i
o
n
g
r
o
w
t
h
a
n
d
e
v
a
po
t
r
a
n
s
p
i
r
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
i
ng
f
r
o
m
m
o
i
s
t
e
r
c
o
n
t
e
nt
i
n
s
o
i
l
a
nd
pl
a
nt
s
[2]
.
A
c
c
ur
a
t
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
ha
v
e
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
c
o
nt
r
i
b
ut
i
o
n
f
o
r
t
h
e
pl
a
nni
ng
o
f
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
b
l
e
a
g
ri
c
ul
t
u
r
e
s
i
t
e
f
o
r
c
r
o
p
pl
a
nt
i
ng,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
h
o
s
e
r
e
gi
o
n
s
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
s
e
d
by
h
i
g
h
i
n
t
ra
-
a
n
d
i
n
t
e
r
-
a
nn
u
a
l
w
e
a
t
h
e
r
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
v
a
ri
a
b
i
l
i
t
y
[3].
N
e
ve
r
t
h
e
l
e
s
s
,
a
t
m
a
n
y
c
o
un
t
ri
e
s
,
i
n
p
a
r
t
i
c
ul
a
r,
u
n
de
v
e
l
o
pe
d
o
r
de
v
e
l
o
pi
n
g
c
o
un
t
ri
e
s
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
gr
o
u
n
d
-
b
a
s
e
d
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
s
t
a
t
i
o
n
i
s
n
o
t
uni
f
o
r
m
l
y
di
s
t
ri
b
ut
e
d
o
r
i
n
s
uf
f
i
c
i
e
n
t
t
o
m
a
ke
a
r
o
b
us
t
l
a
r
ge
-
s
c
a
l
e
s
pa
t
i
a
l
c
ha
ra
c
t
e
ri
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
w
e
a
t
h
e
r
a
nd
c
l
i
m
a
t
e
c
o
ndi
t
i
o
n
s
[4]
.
I
n
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
,
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
a
w
a
r
e
n
e
s
s
t
o
w
a
r
ds
g
l
o
b
a
l
w
a
r
m
i
n
g
ha
s
d
ra
w
n
a
t
t
e
nt
i
o
n
n
o
t
o
n
l
y
of
t
h
e
s
c
i
e
nt
i
s
t
b
ut
a
l
s
o
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
ke
r
s
a
n
d
o
t
h
e
r
r
e
l
a
t
e
d
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
di
f
f
e
r
e
n
t
c
l
i
m
a
t
e
m
o
de
l
s
,
du
ri
n
g
t
h
i
s
c
e
nt
u
r
y
i
s
e
xc
e
pt
e
d
a
c
o
n
t
i
n
ue
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
i
r
t
e
m
p
e
r
at
ur
e
pr
e
di
c
t
i
on
us
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
m
ode
l
s
(
R
ana
Muham
m
ad
A
dnan
)
535
i
n
c
r
e
a
s
e
o
f
t
h
e
e
a
rt
h
s
u
r
f
a
c
e
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
a
t
t
h
e
g
l
o
b
a
l
s
c
a
l
e
,
w
h
i
c
h
i
n
t
u
rn
m
a
y
r
e
s
ul
t
i
n
a
w
i
de
ra
n
ge
o
f
c
o
n
s
e
que
n
c
e
s
o
n
e
c
o
s
y
s
t
e
m
a
n
d
hum
a
n
s
a
s
w
e
l
l
[5]
.
I
n
t
h
e
s
e
c
i
r
c
um
s
t
a
n
c
e
s
,
i
n
a
ddi
t
i
o
n
t
o
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
,
t
h
e
r
e
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
n
e
e
ds
o
f
de
ve
l
o
pi
n
g
a
n
d
a
pp
l
y
i
n
g
n
o
v
e
l
m
o
de
l
s
t
ha
t
a
l
l
o
w
fo
r
a
c
c
ura
t
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
nd
w
hi
c
h
h
e
l
p
t
o
a
d
d
r
e
s
s
t
h
e
v
a
r
i
a
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
a
i
r
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
m
o
r
e
a
c
c
u
r
a
t
e
l
y
.
Co
n
c
e
rn
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
l
i
n
g
pa
rt
,
i
n
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
n
o
v
e
l
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
-
b
a
s
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
s
h
a
s
b
e
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
a
ppl
i
e
d
i
n
a
w
i
de
ra
n
ge
o
f
s
c
i
e
n
t
i
f
i
c
do
m
a
i
n
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
a
na
ge
m
e
n
t
,
a
g
r
o
-
h
y
dr
o
l
o
g
y
a
n
d
a
g
r
o
-
m
e
t
e
o
r
o
l
o
g
y
a
m
o
n
g
o
t
h
e
r
s
[1
-
3
].
I
n
ge
ne
r
a
l
,
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
of
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
of
s
t
udi
e
s
ha
v
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
a
l
go
r
i
t
hm
o
n
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
di
f
fe
r
e
nt
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
a
n
d
h
y
dr
o
l
o
gi
c
a
l
v
a
r
i
a
b
l
e
s
.
K
i
s
i
a
nd
S
hi
r
i
[1]
a
ppl
i
e
d
t
h
e
a
da
p
t
i
v
e
n
e
u
r
o
-
f
uz
z
y
i
n
f
e
r
e
n
c
e
s
y
s
t
e
m
(A
N
F
IS
)
a
n
d
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
(A
N
N
)
a
l
go
ri
t
hm
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
l
o
n
g
-
t
e
rm
m
o
nt
h
l
y
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
i
n
a
n
a
ri
d
a
n
d
s
e
m
i
a
ri
d
r
e
g
i
o
n
,
a
nd
t
h
e
y
fo
u
n
d
t
ha
t
t
h
e
A
N
N
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
e
d
b
e
t
t
e
r
t
ha
n
A
N
F
IS
.
S
a
n
i
k
ha
n
i
,
e
t
al
.
[2]
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
fo
ur
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
m
o
de
l
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
:
M
ul
t
i
v
a
r
i
a
t
e
a
da
p
t
i
v
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
s
pl
i
n
e
s
(M
A
R
S
),
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
d
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
(G
R
N
N
),
r
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
(R
F
),
a
n
d
e
xt
r
e
m
e
l
e
a
rni
n
g
m
a
c
hi
n
e
s
(E
L
M
)
a
t
a
h
um
i
d
r
e
gi
o
n
t
o
pr
e
di
c
t
a
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
b
a
s
e
d
o
n
l
y
o
n
ge
o
gr
a
p
h
i
c
da
t
a
.
T
h
e
f
i
n
d
i
n
gs
o
f
t
h
e
s
t
ud
y
a
bov
e
s
h
ow
e
d
t
h
a
t
t
h
e
G
R
N
N
m
o
de
l
c
o
ul
d
pe
r
f
o
r
m
b
e
t
t
e
r
.
W
h
e
r
e
a
s
,
i
n
t
h
e
s
t
udy
c
o
n
duc
t
e
d
i
n
[3]
,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
a
s
s
e
s
s
e
d
t
w
o
i
nt
e
l
l
i
ge
nt
a
l
go
ri
t
hm
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
;
fe
e
d
-
fo
r
w
a
r
d
b
a
c
k
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
(F
F
B
P
)
a
n
d
G
R
N
N
t
o
pr
e
di
c
t
s
e
v
e
r
a
l
pa
ra
m
e
t
e
rs
of
a
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
,
w
h
i
c
h
t
h
e
n
w
e
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
m
ul
t
i
p
l
e
l
i
n
e
a
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
(M
L
R
)
m
o
de
l
.
T
h
e
f
i
n
di
ng
of
t
ha
t
s
t
udy
s
h
o
w
e
d
t
ha
t
a
l
l
m
o
de
l
s
p
r
o
v
i
de
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
s
e
v
e
r
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
ri
t
e
ri
a
.
A
d
na
n,
e
t
a
l
.
[6]
p
r
e
di
c
t
e
d
r
e
f
e
r
e
n
c
e
e
v
a
po
t
r
a
n
s
pi
ra
t
i
o
n
(E
T
0)
i
n
t
h
e
Chi
na
by
e
v
a
l
ua
t
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
da
t
a
d
ri
v
e
n
m
o
de
l
s
b
a
s
e
d
s
o
l
e
l
y
o
n
-
a
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
da
t
a
.
A
l
t
h
o
ug
h
t
h
e
r
e
i
s
pl
e
t
h
o
r
a
o
f
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
ha
v
e
a
l
r
e
a
dy
e
xpl
o
r
e
d
t
h
e
po
t
e
n
t
i
a
l
us
e
of
s
e
ve
r
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
m
o
de
l
s
a
t
di
f
f
e
r
e
n
t
s
ub
-
f
i
l
e
d
of
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
a
na
ge
m
e
n
t
,
t
h
e
pr
e
s
e
nt
s
t
udy
a
i
m
s
t
o
b
r
i
ng
i
n
t
o
l
i
g
ht
t
h
e
po
t
e
nt
i
a
l
o
f
s
o
m
e
o
t
h
e
r
n
o
v
e
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
m
o
de
l
s
w
h
i
c
h
t
o
t
h
e
b
e
s
t
of
o
ur
k
n
o
w
l
e
dge
a
r
e
s
c
a
r
c
e
l
y
a
ppl
i
e
d
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
c
l
i
m
a
t
o
l
o
g
y
,
pa
r
t
i
c
ul
a
rl
y
i
n
t
h
e
a
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
w
e
h
a
v
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
l
e
a
s
t
s
qu
a
r
e
s
s
uppo
r
t
v
e
c
t
or
m
a
c
hi
n
e
(L
S
S
V
M
),
da
t
a
ha
n
d
l
i
ng
-
t
y
pe
n
e
ura
l
n
e
t
w
o
r
k
(G
M
D
H
-
N
N
)
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
r
e
e
(
CA
R
T
)
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
l
o
ng
-
t
e
r
m
m
o
n
t
hl
y
a
i
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
.
Y
u,
e
t
a
l
.
[7
]
a
pp
l
i
e
d
L
S
S
V
M
t
o
pr
e
di
c
t
s
o
l
a
r
g
r
e
e
nh
o
us
e
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
s
,
a
nd
t
h
e
y
fo
un
d
t
h
a
t
L
S
S
V
M
c
o
ul
d
p
r
e
di
c
t
m
o
r
e
a
c
c
ura
t
e
l
y
bo
t
h
m
a
x
i
m
um
a
n
d
m
i
ni
m
u
m
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
.
S
i
m
i
l
a
r
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
w
e
r
e
ob
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
a
s
w
e
l
l
[8
-
1
0].
W
hi
l
e
G
M
D
H
-
N
N
w
a
s
r
e
po
r
t
e
d
t
o
pr
e
di
c
t
a
c
c
ura
t
e
l
y
f
l
o
w
di
s
c
ha
r
ge
[11]
,
o
ff
s
h
o
r
e
w
i
n
d
s
pe
e
d
[12],
a
n
d
h
y
dra
ul
i
c
c
on
d
uc
t
i
v
i
t
y
[13].
F
i
n
a
l
l
y
,
CA
R
T
m
o
de
l
ha
s
a
l
s
o
b
e
e
n
r
e
po
rt
e
d
t
o
pr
o
v
i
de
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
e
rm
s
o
f
t
he
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
a
d
i
f
fe
r
e
nt
f
i
e
l
d
s
uc
h
a
s
s
o
i
l
c
a
r
b
o
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n
[14,
15]
,
f
l
o
o
d
r
i
s
k
m
a
ppi
ng
[16
],
a
n
d
e
a
rt
h
s
u
r
f
a
c
e
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
m
o
n
g
o
t
h
e
r
[17].
T
h
us
,
t
h
e
f
i
nd
o
f
t
hi
s
s
t
udy
s
uppo
r
t
e
d
f
r
o
m
s
i
m
i
l
a
r
c
o
n
c
l
us
i
o
n
r
e
po
rt
e
d
i
n
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
s
t
udi
e
s
w
i
l
l
e
nr
i
c
h
f
u
r
t
h
e
r
t
h
e
di
v
e
r
s
i
t
y
of
i
nt
e
l
l
i
ge
nt
m
o
de
l
s
t
h
a
t
c
oul
d
b
e
a
ppl
i
e
d
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
w
a
t
e
r
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
a
na
ge
m
e
n
t
.
T
h
e
s
uc
c
e
s
s
f
ul
a
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
L
S
S
V
M
,
G
M
D
H
-
N
N
a
n
d
CA
R
T
m
o
de
l
s
i
n
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
c
o
m
pe
l
l
e
d
us
t
o
s
e
l
e
c
t
i
n
t
h
i
s
s
t
u
dy
.
T
o
t
h
e
b
e
s
t
of
o
ur
k
n
o
w
l
e
dge
,
t
h
e
r
e
i
s
n
o
s
t
udy
r
e
po
r
t
e
d
i
n
l
i
t
e
ra
t
u
r
e
t
ha
t
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
t
hr
e
e
s
l
e
c
t
e
d
m
o
de
l
s
i
n
a
i
r
t
e
m
pe
r
a
t
u
re
m
o
de
l
i
n
g.
T
hi
s
gi
v
e
i
m
p
ut
e
s
t
o
r
e
s
e
a
r
c
h.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
S
2
.
1
.
L
e
as
t
s
q
u
ar
e
s
u
p
p
o
r
t
v
e
c
to
r
m
ac
h
i
n
e
(
LS
S
V
M
)
T
h
e
c
o
n
c
e
pt
o
f
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
n
e
(L
S
S
V
M
)
w
a
s
f
i
r
s
t
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
S
u
y
k
e
n
s
a
n
d
V
a
n
de
w
a
l
l
e
[18]
t
o
s
o
l
ve
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
i
s
s
ue
s
b
a
s
e
d
o
n
l
i
n
e
a
r
s
e
pa
ra
t
i
o
n
t
h
e
o
r
y
[19].
L
S
S
V
M
i
s
t
h
e
m
o
di
f
i
e
d
ve
r
s
i
o
n
o
f
t
h
e
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(S
V
M
),
b
ut
b
o
t
h
w
o
r
k
o
n
di
f
fe
r
e
nt
p
r
i
n
c
i
pl
e
s
i
n
s
o
l
v
i
n
g
t
h
e
h
y
pe
r
pl
a
n
e
[2
0].
I
n
t
h
e
S
V
M
m
o
de
l
,
q
ua
d
ra
t
i
c
p
r
o
gra
m
m
i
ng
i
s
us
e
d
t
o
o
p
t
i
m
i
z
e
t
h
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
of
t
h
e
h
y
pe
r
pl
a
n
e
,
w
hi
l
e
t
h
e
L
S
S
V
M
m
o
de
l
us
e
s
l
i
n
e
a
r
p
r
o
gra
m
m
i
ng
t
o
s
o
l
ve
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
s
[21]
.
F
i
g
u
r
e
1
i
l
l
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
hi
e
ra
r
c
h
i
c
a
l
n
e
t
w
o
r
k
o
f
t
h
e
L
S
S
V
M
m
o
d
e
l
w
i
t
h
i
nput
s
(X
i
)
a
n
d
o
ut
pu
t
(Y
)
s
e
ri
e
s
.
T
h
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
i
s
de
f
i
n
e
d
i
n
(1)
w
i
t
h
a
l
ge
b
ra
i
c
f
u
n
c
t
i
o
n
F
(X
)
a
n
d
pe
r
m
i
s
s
i
b
l
e
e
rr
o
r
(
ε
)
(1)
-
(2)
[2
2]:
=
(
)
+
(
1)
(
)
=
(
)
+
(
2)
w
h
e
r
e
,
Y
=
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
b
l
e
,
X
=
i
n
de
pe
n
de
nt
v
a
ri
a
b
l
e
,
=
w
e
i
ght
e
d
f
a
c
t
o
r,
=
ke
rn
e
l
f
u
n
c
t
i
o
n,
a
nd
=
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
c
o
n
s
t
a
nt
o
f
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
o
r
b
i
a
s
t
e
r
m
.
A
v
a
r
i
e
t
y
of
k
e
rn
e
l
f
un
c
t
i
o
n
s
(i
.
e
.
l
i
n
e
a
r,
po
l
y
n
o
m
i
a
l
,
ra
di
a
l
b
a
s
i
s
,
a
n
d
s
pl
i
n
e
)
ha
v
e
b
e
e
n
a
v
a
i
l
a
b
l
e
t
o
s
o
l
ve
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
o
r
m
a
pp
i
n
g
p
r
o
b
l
e
m
s
[23
-
25]
.
T
h
e
c
urr
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
ut
i
l
i
z
e
d
ra
di
a
l
b
a
s
i
s
f
u
n
c
t
i
o
n
(R
B
F
)
a
s
ke
rn
e
l
f
u
n
c
t
i
o
n
f
o
r
m
a
p
pi
n
g
t
h
e
da
t
a
i
nt
o
a
h
i
g
h
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
f
e
a
t
u
r
e
s
pa
c
e
a
nd
e
xp
r
e
s
s
e
d
by
(3)
a
s
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
534
-
5
41
536
(
,
)
=
(
−
‖
−
‖
2
)
(
3)
w
h
e
r
e
,
K
=
g
r
a
m
m
a
t
r
i
x
o
bt
a
i
n
e
d
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
he
s
a
m
p
l
e
s
,
a
nd
µ
=
R
B
F
k
e
r
ne
l
f
unc
t
i
o
n
pa
r
a
m
e
t
e
r
.
F
i
gu
r
e
1
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
L
S
S
V
M
m
o
de
l
2
.
2
.
G
r
o
u
p
m
e
th
o
d
an
d
d
ata
h
an
d
l
i
n
g
n
e
u
r
al
n
e
tw
o
r
k
(
G
M
D
H
N
N
)
T
h
e
g
r
o
up
m
e
t
h
o
d
a
n
d
d
a
t
a
ha
n
dl
i
n
g
(G
M
D
H
)
a
pp
r
o
a
c
h
w
a
s
i
n
v
e
n
t
e
d
by
Iv
a
khn
e
n
ko
[26]
f
o
r
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
m
o
de
l
l
i
ng
o
f
m
ul
t
i
v
a
ri
a
t
e
c
o
m
pl
e
x
s
y
s
t
e
m
s
[27]
.
T
h
e
G
M
D
H
m
o
de
l
i
s
r
e
l
i
a
n
t
o
n
e
f
f
i
c
a
c
y
w
i
t
h
m
ul
t
i
-
i
n
pu
t
a
n
d
s
i
n
g
l
e
-
o
ut
put
da
t
a
s
e
t
s
b
a
s
e
d
o
n
r
e
f
e
r
e
nc
e
p
o
l
y
n
o
m
i
a
l
f
un
c
t
i
o
n
s
[28]
.
T
h
e
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
m
ul
t
i
-
i
n
pu
t
-
s
i
n
g
l
e
-
o
ut
put
e
xp
r
e
s
s
e
d
by
t
h
e
V
o
l
t
e
rr
a
f
un
c
t
i
o
n
s
e
r
i
e
s
w
hi
c
h
i
s
di
s
c
r
e
t
e
a
n
a
l
o
go
us
of
t
h
e
po
l
y
n
o
m
i
a
l
o
f
K
o
l
m
o
go
r
ov
-
G
a
bo
r
[26
]
a
n
d
e
xp
r
e
s
s
e
d
a
s
:
=
+
∑
=
1
+
∑
∑
=
1
=
1
+
∑
∑
∑
=
1
=
1
=
1
+
⋯
w
h
e
r
e
,
y
i
s
t
h
e
o
ut
put
v
e
c
t
o
r
;
a
,
b
a
n
d
c
a
r
e
t
h
e
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
o
f
t
h
e
po
l
y
n
o
m
i
a
l
;
,
,
a
r
e
m
ul
t
i
i
n
put
s
(
i
,
j
,
k
=
1
,
2,
3,
…
,
m
).
I
n
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
t
h
e
G
M
D
H
i
n
t
e
gra
t
e
d
w
i
t
h
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(N
N
)
fo
r
m
o
de
l
l
i
n
g
m
o
n
t
hl
y
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
a
t
A
s
t
o
r
e
a
n
d
G
i
l
gi
t
m
e
t
e
o
r
o
l
o
gi
c
a
l
s
t
a
t
i
o
n
s
.
F
i
g
u
r
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
f
l
ow
c
h
a
r
t
o
f
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
G
M
D
H
N
N
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
2
.
T
h
e
a
r
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
o
f
G
M
D
H
N
N
m
o
de
l
2
.
3
.
C
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
an
d
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
tr
e
e
s
(C
A
R
T
)
B
r
e
i
m
a
n
e
t
al
.
[29]
e
xpo
s
e
d
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(CA
R
T
)
m
o
de
l
fo
r
s
pl
i
t
t
i
n
g
a
s
a
m
pl
e
i
nt
o
t
h
e
g
ra
dua
l
l
y
r
e
duc
e
d
s
ub
c
l
a
s
s
e
s
(o
r
ge
n
e
r
a
t
e
s
t
h
e
b
i
n
a
r
y
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
)
[30
,
31]
.
F
u
rt
h
e
rm
o
r
e
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
i
r
t
e
m
p
e
r
at
ur
e
pr
e
di
c
t
i
on
us
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
m
ode
l
s
(
R
ana
Muham
m
ad
A
dnan
)
537
t
h
e
CA
R
T
m
o
de
l
r
e
s
o
l
v
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
e
i
t
h
e
r
f
r
o
m
a
b
s
o
l
ut
e
(c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
)
o
r
c
o
n
t
i
nuo
us
de
pe
n
de
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
[32]
.
T
h
e
CA
R
T
m
o
de
l
c
o
n
s
t
r
uc
t
s
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
r
e
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
de
pe
n
de
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
a
n
d
a
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
r
e
e
-
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
de
pe
n
de
n
t
v
a
ri
a
b
l
e
[32]
.
F
i
g
u
r
e
3
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
w
o
r
ki
n
g
p
r
i
n
c
i
p
l
e
o
f
t
h
e
CA
R
T
m
o
de
l
.
T
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nl
y
us
e
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
f
o
r
s
pl
i
t
t
i
n
g
i
n
t
h
e
CA
R
T
m
o
de
l
i
s
t
h
e
i
m
pu
r
i
t
y
G
IN
I
i
n
de
x
a
n
d
w
r
i
t
t
e
n
a
s
[3
1]
:
(
)
=
1
−
∑
2
(4)
w
h
e
r
e
,
=
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
c
l
a
s
s
i
i
n
n
o
de
k.
F
i
gu
r
e
3
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
CA
R
T
m
o
de
l
3.
C
A
S
E
S
TU
D
Y
A
N
D
P
ER
F
O
R
M
A
N
C
E
I
N
D
I
C
A
TO
R
S
M
o
n
t
h
l
y
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
da
t
a
go
t
f
r
o
m
t
w
o
s
t
a
t
i
o
n
s
A
s
t
o
r
e
a
n
d
G
i
l
gi
t
,
P
a
ki
s
t
a
n,
w
e
r
e
us
e
d
i
n
t
h
e
s
t
ud
y
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
4.
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
of
t
h
e
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
da
t
a
(19
75
-
200
8)
a
r
e
s
u
m
m
e
d
up
i
n
T
a
b
l
e
1.
F
r
o
m
t
h
e
t
a
b
l
e
,
i
t
i
s
s
e
e
n
t
ha
t
t
h
e
ra
n
ge
o
f
t
r
a
i
n
i
ng
da
t
a
s
e
t
do
e
s
n
o
t
c
ove
r
t
h
o
s
e
of
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
a
nd
v
a
l
i
da
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
A
s
t
o
r
e
a
n
d
G
i
l
g
i
t
s
t
a
t
i
o
n
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
D
ue
t
o
t
h
i
s
,
t
h
e
a
pp
l
i
e
d
m
o
de
l
s
m
a
y
ge
t
di
ff
i
c
ul
t
i
e
s
i
n
c
a
t
c
h
i
ng
pe
a
k
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
v
a
l
ue
s
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
ng/
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
t
a
ge
s
.
T
h
e
o
t
h
e
r
i
m
po
rt
a
nt
i
s
s
ue
w
h
i
c
h
c
a
n
b
e
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
t
a
b
l
e
t
ha
t
b
o
t
h
s
t
a
t
i
o
n
s
h
i
g
hl
y
s
ke
w
e
d
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
d
a
t
a
(s
ke
w
n
e
s
s
˃
7/
8)
.
F
i
gu
r
e
4
.
S
t
udy
A
r
e
a
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
534
-
5
41
538
In
T
a
b
l
e
1,
A
v
g,
M
x,
M
n,
S
k
a
n
d
S
t
de
n
o
t
e
t
h
e
m
e
a
n
,
m
a
x
i
m
u
m
,
m
i
ni
m
um
,
s
ke
w
n
e
s
s
c
oe
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
s
t
a
n
d
a
r
d
de
v
i
a
t
i
o
n
o
f
da
t
a
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
D
i
s
t
i
n
c
t
i
n
pu
t
l
a
gs
w
e
r
e
us
e
d
a
s
i
n
p
ut
s
t
o
t
h
e
m
o
de
l
s
a
n
d
r
e
s
ul
t
s
w
e
r
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
r
o
o
t
m
e
a
n
s
qua
r
e
e
rr
o
r
(R
M
S
E
),
m
e
a
n
a
b
s
o
l
ut
e
e
rr
o
r
(M
A
E
)
a
nd
de
t
e
r
m
i
na
t
i
o
n
c
oe
ff
i
c
i
e
n
t
(R
2
)
.
T
h
e
s
e
i
n
de
xe
s
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d
e
xt
e
n
s
i
v
e
l
y
i
n
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
[3
3
-
36]
.
T
h
e
R
M
S
E
a
nd
M
A
E
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
r
e
e
xp
r
e
s
s
e
d
(6)
t
i
l
l
(
7
)
:
=
√
∑
(
,
−
)
2
=
1
(5)
=
∑
|
,
−
,
|
=
1
(6)
2
=
[
∑
(
−
̅
)
(
−
̅
)
=
1
√
∑
(
−
̅
)
2
∑
(
−
̅
)
2
=
1
=
1
]
2
(7)
w
h
e
r
e
N
i
s
d
a
t
a
q
ua
nt
i
t
y
,
,
i
s
o
b
s
e
r
v
e
d
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
,
,
i
s
m
o
de
l
e
d
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
.
T
a
b
l
e
1
.
M
o
nt
h
l
y
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
o
f
bo
t
h
S
t
a
t
i
o
n
s
S
t
a
t
i
o
n
D
a
t
a
s
e
t
A
v
g
Mx
Mn
Sk
St
A
s
t
o
r
e
S
t
a
t
i
o
n
T
ra
i
n
9
.
7
-
4
.
4
2
4
.
3
-
0
.
0
3
8
.
2
6
V
a
l
i
d
9
.
5
-
6
.
5
2
3
.
2
-
0
.
0
8
7
.
9
6
T
e
s
t
.
1
0
.
3
-
5
.
2
2
3
.
4
-
0
.
1
6
7
.
8
1
G
i
l
g
i
t
S
t
a
t
i
o
n
T
ra
i
n
1
5
.
7
1
.
9
3
0
.
7
-
0
.
0
6
8
.
5
0
V
a
l
i
d
1
5
.
6
1
.
1
2
9
.
0
-
0
.
0
5
8
.
0
7
T
e
s
t
.
1
6
.
1
2
.
4
2
7
.
9
-
0
.
1
6
7
.
8
2
4.
R
ES
U
LTS
A
N
D
D
I
S
C
U
S
S
I
O
N
In
t
h
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
w
o
r
k,
t
hr
e
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
(M
L
)
m
e
t
h
o
ds
,
L
S
S
V
,
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
,
w
e
r
e
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
fo
r
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
.
T
a
b
l
e
2
pr
o
v
i
de
s
t
h
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
t
hr
e
e
M
L
m
e
t
h
o
ds
fo
r
t
h
e
A
s
t
o
r
e
s
t
a
t
i
o
n
.
I
n
T
a
b
l
e
2,
l
g1
,
l
g
2,
l
g3
,
l
g
4
a
n
d
l
g5
de
n
o
t
e
t
h
e
1s
t
,
2
n
d
,
3
r
d
,
4
t
h
a
nd
5t
h
t
i
m
e
l
a
gs
o
f
da
t
a
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
It
i
s
o
bs
e
r
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
t
a
b
l
e
t
ha
t
m
o
de
l
s
’
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
de
c
r
e
a
s
e
by
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
i
nput
l
a
gs
.
It
s
h
o
ul
d
b
e
n
o
t
e
d
t
ha
t
t
h
e
i
nput
s
b
e
y
o
n
d
t
h
e
5t
h
l
a
g
d
i
d
n
o
t
c
o
n
s
i
de
ra
b
l
y
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
of
L
S
S
V
M
a
n
d
G
M
D
H
N
N
i
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
a
n
d
t
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
y
w
e
r
e
n
o
t
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h.
A
s
e
v
i
de
n
t
f
r
o
m
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
,
L
S
S
V
M
w
i
t
h
5
i
n
pu
t
l
a
gs
ha
s
t
h
e
l
o
w
e
s
t
R
M
S
E
(1.
753)
,
M
A
E
(1
.
49
2)
a
n
d
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
R
2
(0.
956
)
t
h
a
n
t
h
o
s
e
of
t
h
e
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
s
c
a
t
t
e
r
pl
o
t
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
pr
o
v
i
de
d
by
t
h
e
t
hr
e
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
m
e
t
h
o
ds
i
s
m
a
de
i
n
F
i
gu
r
e
5
f
o
r
t
h
e
A
s
t
o
r
e
s
t
a
t
i
o
n.
It
i
s
s
e
e
n
t
h
a
t
t
h
e
L
S
S
V
M
h
a
s
l
e
s
s
s
c
a
t
t
e
r
e
d
e
s
t
i
m
a
t
e
s
w
i
t
h
hi
g
h
e
r
R
2
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
ds
.
T
a
b
l
e
2
.
T
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
o
f
t
hr
e
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
d
e
l
s
us
i
n
g
di
f
f
e
r
e
n
t
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
i
n
p
ut
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
s
-
A
s
t
o
r
e
S
t
a
t
i
o
n
M
o
d
e
l
M
o
d
e
l
i
n
p
u
t
s
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
p
e
ri
o
d
T
e
s
t
p
e
r
i
o
d
RM
S
E
M
A
E
R
2
RM
S
E
M
A
E
R
2
L
S
S
V
M
Ig
1
4
.
3
5
3
.
8
5
0
.
7
0
2
4
.
2
7
3
.
7
1
0
.
6
8
9
Ig
2
2
.
1
4
1
.
5
7
0
.
9
3
5
2
.
1
5
1
.
8
6
0
.
9
1
2
Ig
3
1
.
7
6
1
.
4
5
0
.
9
5
1
1
.
8
9
1
.
5
0
0
.
9
4
5
Ig
4
1
.
6
4
1
.
3
3
0
.
9
5
8
1
.
7
6
1
.
4
1
0
.
9
5
4
l
g
5
1
.
5
6
1
.
2
5
0
.
9
6
2
1
.
7
5
1
.
3
8
0
.
9
5
6
G
M
D
H
N
N
Ig
1
4
.
2
4
3
.
7
1
0
.
7
1
7
4
.
2
0
3
.
7
0
0
.
7
1
2
Ig
2
1
.
9
5
1
.
5
7
0
.
9
4
0
2
.
3
4
1
.
6
7
0
.
9
2
5
Ig
3
1
.
8
2
1
.
4
9
0
.
9
4
8
1
.
8
7
1
.
5
4
0
.
9
4
3
Ig
4
1
.
8
5
1
.
5
0
0
.
9
4
6
1
.
8
6
1
.
4
8
0
.
9
4
5
l
g
5
1
.
6
2
1
.
2
6
0
.
9
5
9
1
.
9
3
1
.
4
9
0
.
9
4
6
CA
RT
Ig
1
4
.
5
4
3
.
8
9
0
.
6
8
9
4
.
5
8
3
.
7
7
0
.
6
7
3
Ig
2
2
.
4
7
1
.
9
1
0
.
9
1
9
3
.
9
6
2
.
3
3
0
.
7
7
7
Ig
3
2
.
3
4
1
.
6
8
0
.
9
1
9
2
.
6
5
1
.
8
4
0
.
8
8
9
Ig
4
1
.
9
8
1
.
4
7
0
.
9
4
0
2
.
2
5
1
.
8
0
0
.
9
2
5
l
g
5
1
.
9
8
1
.
5
0
0
.
9
4
0
2
.
3
6
1
.
8
4
0
.
9
1
9
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
i
r
t
e
m
p
e
r
at
ur
e
pr
e
di
c
t
i
on
us
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
m
ode
l
s
(
R
ana
Muham
m
ad
A
dnan
)
539
F
i
gu
r
e
5
.
S
c
a
t
t
e
rpl
o
t
s
by
L
S
S
V
M
,
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
m
o
de
l
s
f
o
r
A
s
t
o
r
e
S
t
a
t
i
o
n
T
a
b
l
e
3
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
t
hr
e
e
m
e
t
h
o
ds
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
nt
i
n
pu
t
l
a
gs
f
o
r
t
h
e
G
i
l
g
i
t
s
t
a
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
s
t
a
t
i
o
n
,
a
l
s
o
L
S
S
V
M
p
e
r
f
o
r
m
s
be
t
t
e
r
t
ha
n
t
h
e
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
,
h
o
w
e
v
e
r
,
t
h
e
M
A
E
(1.
222
)
of
G
M
D
H
N
N
i
s
s
l
i
gh
t
l
y
l
ow
e
r
t
h
a
n
t
h
e
L
S
S
V
M
.
CA
R
T
pr
ov
i
de
d
t
h
e
w
o
r
s
t
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
pr
e
di
c
t
i
o
n.
F
i
gu
r
e
6
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
p
r
o
v
i
de
d
by
t
h
e
t
hr
e
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
m
e
t
h
o
ds
i
n
t
h
e
s
c
a
t
t
e
r
pl
o
t
f
o
r
m
f
o
r
t
h
e
G
i
l
gi
t
s
t
a
t
i
o
n
.
I
t
i
s
c
l
e
a
r
t
ha
t
t
h
e
L
S
S
V
M
pr
o
v
i
de
d
l
e
s
s
s
c
a
t
t
e
r
e
d
e
s
t
i
m
a
t
e
s
t
ha
n
t
h
e
o
t
h
e
r
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
r
e
a
s
o
n
o
f
w
o
r
s
e
r
e
s
ul
t
s
p
r
o
v
i
de
d
by
CA
R
T
m
o
de
l
i
s
due
t
o
l
i
n
e
a
r
s
t
r
uc
t
u
r
e
.
T
a
b
l
e
3
.
T
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
o
f
t
hr
e
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
us
i
n
g
di
f
f
e
r
e
n
t
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
i
n
p
ut
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
s
-
G
i
l
gi
t
S
t
a
t
i
o
n
M
o
d
e
l
M
o
d
e
l
i
n
p
u
t
s
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
p
e
ri
o
d
T
e
s
t
p
e
r
i
o
d
RM
S
E
M
A
E
R
2
RM
S
E
M
A
E
R
2
L
S
S
V
M
Ig
1
4
.
3
0
3
.
7
9
0
.
7
1
8
4
.
1
9
3
.
6
5
0
.
7
1
5
Ig
2
2
.
1
0
1
.
7
3
0
.
9
3
3
1
.
9
5
1
.
6
6
0
.
9
3
0
Ig
3
1
.
5
6
1
.
2
5
0
.
9
6
4
1
.
5
9
1
.
3
0
0
.
9
6
1
Ig
4
1
.
4
1
1
.
1
0
0
.
9
7
1
1
.
5
5
1
.
2
1
0
.
9
6
7
l
g
5
1
.
3
9
1
.
0
5
0
.
9
7
2
1
.
5
1
1.
23
0
.
9
6
8
G
M
D
H
NN
Ig
1
4
.
1
7
3
.
0
9
0
.
7
3
5
4
.
0
6
3
.
0
3
0
.
7
2
4
Ig
2
1
.
8
9
1
.
5
4
0
.
9
4
5
2
.
0
8
1
.
5
5
0
.
9
3
8
Ig
3
1
.
6
4
1
.
3
3
0
.
9
5
9
1
.
6
7
1
.
3
4
0
.
9
5
5
Ig
4
1
.
5
8
1
.
2
4
0
.
9
6
9
1
.
6
0
1
.
2
4
0
.
9
6
1
l
g
5
1
.
4
2
1
.
0
8
0
.
9
6
2
1
.
5
4
1
.
2
2
0
.
9
6
3
CA
RT
Ig
1
4
.
9
3
3
.
9
0
0
.
7
0
5
4
.
9
2
3
.
8
2
0
.
6
3
0
Ig
2
2
.
4
8
1
.
5
2
0
.
9
1
1
2
.
5
4
1
.
6
6
0
.
9
0
3
Ig
3
1
.
5
9
1
.
2
5
0
.
9
6
3
1
.
8
1
1
.
4
0
0
.
9
5
3
Ig
4
1
.
7
6
1
.
2
5
0
.
9
5
4
1
.
8
9
1
.
5
1
0
.
9
5
0
l
g
5
1
.
5
4
1
.
1
6
0
.
9
6
6
2
.
3
3
1
.
6
6
0
.
9
3
0
F
i
gu
r
e
6
.
S
c
a
t
t
e
rpl
o
t
s
by
L
S
S
V
M
,
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
m
o
de
l
s
f
o
r
A
s
t
o
r
e
S
t
a
t
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
22
,
N
o
.
1
,
A
p
r
i
l
20
21
:
534
-
5
41
540
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
r
e
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
s
,
L
S
S
V
M
,
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
n
g
a
i
r
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
of
a
s
t
o
r
e
a
n
d
gi
l
g
i
t
s
t
a
t
i
o
n
s
of
P
a
ki
s
t
a
n
w
a
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
i
n
t
hi
s
pa
pe
r
.
T
h
e
L
S
S
V
M
,
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
m
o
de
l
s
w
e
r
e
e
xa
m
i
n
e
d
by
us
i
n
g
f
i
v
e
di
f
fe
r
e
nt
t
i
m
e
l
a
gs
i
n
pu
t
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
s
w
i
t
h
h
e
l
p
of
R
M
S
E
,
M
A
E
a
n
d
R
2
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
i
nde
xe
s
.
It
i
s
f
o
un
d
t
h
a
t
L
S
S
V
M
m
o
de
l
p
r
o
v
i
de
d
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
t
ha
n
G
M
D
H
N
N
a
n
d
CA
R
T
m
o
de
l
s
w
h
e
r
e
a
s
CA
R
T
pr
o
v
i
de
d
w
o
r
s
t
r
e
s
ul
t
s
fo
r
bo
t
h
s
t
a
t
i
o
n
s
.
B
o
t
h
m
o
de
l
s
(
G
M
D
H
N
N
a
nd
C
A
R
T
)
r
e
duc
e
d
t
he
m
e
a
n
R
M
S
E
by
1.
4
7
-
3.
1
2%
a
nd
20
.
01
-
25
.
1
2%
f
o
r
t
he
C
ha
kda
r
a
a
nd
K
a
l
a
m
S
t
a
t
i
o
ns
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
us
i
ng
t
he
L
S
S
V
M
m
o
de
l
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
i
s
w
o
r
k
w
a
s
s
uppo
r
t
e
d
by
t
h
e
N
a
t
i
o
na
l
K
e
y
R&
D
P
r
o
gra
m
o
f
Ch
i
na
(2016Y
F
C0
402706
),
a
nd
N
a
t
i
o
n
a
l
N
a
t
u
r
a
l
S
c
i
e
n
c
e
F
o
un
da
t
i
o
n
o
f
Chi
n
a
(41730
750
).
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
t
ha
n
k
t
h
e
s
t
a
f
f
of
W
A
P
D
A
fo
r
pr
o
v
i
di
n
g
r
i
v
e
r
f
l
ow
s
da
t
a
o
f
bo
t
h
b
a
s
i
n
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
K
i
s
i
,
O
.
;
S
h
i
r
i
,
J
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
l
o
ng
-
t
e
r
m
m
o
nt
hl
y
a
i
r
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
u
s
i
ng
g
e
o
g
r
a
phi
c
a
l
i
n
pu
t
s
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
o
f
C
l
i
m
at
ol
o
gy
,
v
o
l
.
34
,
pp
.
1
79
-
186
,
2014
.
do
i
:
10.
100
2/
j
o
c
.
367
6.
[
2]
S
a
ni
kha
n
i
,
H
.
,
e
t
al
,
.
“
S
u
r
v
e
y
of
di
f
f
e
r
e
nt
da
t
a
-
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
t
m
o
de
l
i
ng
s
t
r
a
t
e
g
i
e
s
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
a
i
r
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
us
i
ng
g
e
og
r
a
phi
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
m
o
de
l
p
r
e
d
i
c
t
o
r
s
,
”
C
om
pu
t
e
r
s
a
nd
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
i
n
A
g
r
i
c
ul
t
u
re
,
v
o
l
.
15
2,
pp
.
2
42
-
260
,
2018
,
d
o
i
:
10.
1016
/
j
.
c
o
m
pa
g
.
2018.
07
.
008
[
3]
U
s
t
a
o
g
l
u,
B
.
,
C
i
g
i
z
o
g
l
u,
H
.
K
.
,
K
a
r
a
c
a
,
M
.
,
“
F
o
r
e
c
a
s
t
o
f
da
i
l
y
m
e
a
n
,
m
a
x
i
m
um
a
n
d
m
i
ni
m
um
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
by
t
hr
e
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
m
e
t
ho
ds
,
”
M
e
t
e
or
o
l
og
i
c
al
A
p
pl
i
c
at
i
on
s
,
vol
.
15
,
pp
.
4
31
-
445
,
200
8
,
do
i
:
10.
1002/
m
e
t
.
83
[
4]
K
ur
i
qi
,
A
.
,
“
A
s
s
e
s
s
m
e
nt
a
n
d
qua
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
e
t
e
o
r
o
l
og
i
c
a
l
da
t
a
f
o
r
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
w
e
a
t
he
r
r
a
d
a
r
i
n
m
o
unt
a
i
no
us
r
e
g
i
o
ns
M
A
U
S
A
M
,”
,
v
o
l
.
67
,
pp
.
789
-
80
2
,
20
15
.
do
i
:
551.
501
.
8:
551
.
585
.
7
.
[
5]
M
o
o
ne
y
,
H
.
,
e
t
al
,
.
“
B
i
o
di
v
e
r
s
i
t
y
,
c
l
i
m
a
t
e
c
ha
ng
e
,
a
nd
e
c
o
s
y
s
t
e
m
s
e
r
v
i
c
e
s
,
”
C
ur
r
e
nt
O
pi
n
i
o
n
i
n
E
n
v
i
r
onm
e
nt
a
l
Sus
t
ai
nab
i
l
i
t
y
,
v
o
l
.
1,
pp
.
46
-
54
,
2009
.
do
i
:
10.
101
6/
j
.
c
o
s
us
t
.
2
009
.
07
.
006
.
[
6]
A
dna
n,
R
.
M
.
,
e
t
a
l
,
.
“
R
e
f
e
r
e
nc
e
E
v
a
po
t
r
a
ns
p
i
r
a
t
i
o
n
M
o
de
l
i
ng
U
s
i
ng
N
e
w
H
e
ur
i
s
t
i
c
M
e
t
ho
ds
,
”
E
n
t
r
op
y
,
v
o
l
.
22
,
no
.
5,
p
.
54
7
,
20
20
.
do
i
:
10.
3390
/
e
2205
0547
[
7]
Y
u,
H
.
;
C
h
e
n,
Y
.
;
H
a
s
s
a
n
,
S
.
G
.
;
L
i
,
D
.
,
“
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
he
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
i
n
a
C
h
i
n
e
s
e
s
o
l
a
r
g
r
e
e
n
ho
us
e
ba
s
e
d
o
n
L
S
S
V
M
o
pt
i
m
i
z
e
d
by
i
m
pr
o
v
e
d
P
S
O
,
”
C
om
put
e
r
s
an
d
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
i
n
A
gr
i
c
u
l
t
ur
e
,
v
o
l
.
12
2,
p
p
.
94
-
102
,
20
16
.
do
i
:
10.
1016/
j
.
c
o
m
pa
g
.
2016.
0
1.
019
.
[
8]
Z
ha
ng
,
Y
.
,
L
i
,
H
.
,
W
a
ng
,
Z
.
,
Z
ha
ng
,
W
.
,
L
i
,
J
.
,
“
A
pr
e
l
i
m
i
na
r
y
s
t
u
dy
o
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
o
f
f
a
i
r
-
w
e
a
t
he
r
a
t
m
o
s
phe
r
i
c
e
l
e
c
t
r
i
c
f
i
e
l
d
w
i
t
h
W
T
-
L
S
S
V
M
m
e
t
ho
d,
”
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
os
t
at
i
c
s
,
v
o
l
.
75,
pp
.
85
-
89
,
20
15
.
d
o
i
:
10.
1016/
j
.
e
l
s
t
a
t
.
2
015
.
03
.
00
5
[
9]
B
a
g
hba
n,
A
.
,
e
t
a
l
,
.
“
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
f
a
i
r
de
w
po
i
nt
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
u
s
i
n
g
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
s
c
he
m
e
s
,
”
A
pp
l
i
e
d
T
he
r
m
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
93
,
pp
.
1043
-
10
52
,
2
016
.
[
10]
B
ha
g
w
a
t
,
P
.
P
.
;
M
a
i
t
y
,
R
.
,
“
H
y
dr
o
c
l
i
m
a
t
i
c
s
t
r
e
a
m
f
l
o
w
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
u
s
i
ng
L
e
a
s
t
S
q
ua
r
e
-
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
,”
I
SH
J
ou
r
na
l
of
H
y
d
r
au
l
i
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
19
,
pp
.
3
20
-
328
,
2013
.
d
o
i
:
10.
1080/
0971
5010
.
2
013
.
819
705
[
11]
A
dna
n,
R
.
M
.
,
L
i
a
ng
,
Z
.
,
P
a
r
m
a
r
,
K
.
S
.
,
S
o
ni
,
K
.
,
&
K
i
s
i
,
O
.
,
“
M
o
de
l
i
ng
m
o
nt
hl
y
s
t
r
e
a
m
f
l
o
w
i
n
m
o
un
t
a
i
no
us
b
a
s
i
n
by
M
A
R
S
,
G
M
D
H
-
N
N
a
nd
D
E
N
F
I
S
us
i
ng
hy
dr
o
c
l
i
m
a
t
i
c
da
t
a
,
”
N
e
ur
al
C
om
p
ut
i
ng
and
A
pp
l
i
c
at
i
on
s
,
pp
.
1
-
19
,
2020
.
[
12]
P
a
na
p
a
k
i
di
s
,
M
i
c
ha
i
l
i
de
s
,
A
ng
e
l
i
de
s
,
”
A
D
a
t
a
-
D
r
i
v
e
n
S
ho
r
t
-
T
e
r
m
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
M
o
de
l
f
o
r
O
f
f
s
ho
r
e
W
i
nd
S
pe
e
d
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
B
a
s
e
d
o
n
C
o
m
put
a
t
i
o
na
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
,
”
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
,
v
o
l
.
8,
201
9
.
do
i
:
10.
339
0/
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
80
4042
0
[
13]
A
dna
n,
R
.
M
.
,
K
ho
s
r
a
v
i
n
i
a
,
P
.
,
K
a
r
i
m
i
,
B
.
,
&
K
i
s
i
,
O
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
h
y
dr
a
ul
i
c
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
dr
a
i
n
e
nv
e
l
o
pe
s
us
i
ng
K
m
e
a
n
s
b
a
s
e
d
m
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
e
a
d
a
p
t
i
v
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
s
pl
i
ne
,
”
A
p
pl
i
e
d
Sof
t
C
om
pu
t
i
ng
,
p
.
107
008
,
2020
.
[
14]
K
e
s
k
i
n,
H
.
,
G
r
unw
a
l
d
,
S
.
,
H
a
r
r
i
s
,
W
.
G
.
,
“
D
i
g
i
t
a
l
m
a
p
pi
ng
o
f
s
o
i
l
c
a
r
bo
n
f
r
a
c
t
i
o
ns
w
i
t
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
,
”
G
e
ode
r
m
a
,
v
o
l
.
339
,
pp
.
40
-
58,
20
19
.
do
i
:
10.
10
16
/
j
.
g
e
o
de
r
m
a
.
201
8
.
12
.
03
7
[
15]
C
a
o
,
B
.
,
D
o
m
ke
,
G
.
M
.
,
R
us
s
e
l
l
,
M
.
B
.
,
W
a
l
t
e
r
s
,
B
.
F
.
,
“
S
pa
t
i
a
l
m
o
de
l
i
ng
o
f
l
i
t
t
e
r
a
nd
s
o
i
l
c
a
r
bo
n
s
t
o
c
ks
o
n
f
o
r
e
s
t
l
a
nd
i
n
t
he
c
o
nt
e
r
m
i
no
us
U
ni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
,
”
Sc
i
T
o
t
a
l
E
nv
i
r
on
,
v
o
l
.
654
,
pp
.
94
-
106
,
2
019
.
do
i
:
10.
1016/
j
.
s
c
i
t
o
t
e
nv
.
20
18
.
10
.
359
.
[
16]
D
a
r
a
b
i
,
H
.
,
e
t
a
l
,
.
“
U
r
b
a
n
f
l
o
o
d
r
i
s
k
m
a
p
pi
ng
us
i
ng
t
h
e
G
A
R
P
a
nd
Q
U
E
S
T
m
o
de
l
s
:
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
udy
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
,
”
J
ou
r
na
l
of
H
y
dr
o
l
o
gy
,
v
o
l
.
569
,
pp
.
14
2
-
154,
2019
.
do
i
:
10.
1016/
j
.
j
hy
dr
o
l
.
20
18
.
12
.
002
[
17]
E
br
a
h
i
m
y
,
H
.
,
A
z
a
dba
kht
,
M
.
,
“
D
o
w
ns
c
a
l
i
ng
M
O
D
I
S
l
a
nd
s
u
r
f
a
c
e
t
e
m
pe
r
a
t
ur
e
o
v
e
r
a
he
t
e
r
o
g
e
ne
o
us
a
r
e
a
:
A
n
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
i
o
n
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
,
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n,
a
nd
i
m
pa
c
t
s
o
f
m
i
xe
d
p
i
xe
l
s
,
”
C
om
pu
t
e
r
s
&
G
e
os
c
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
1
24
,
pp
.
93
-
1
02,
2
019
.
do
i
:
10.
1016
/
j
.
c
a
g
e
o
.
2019
.
01.
0
04
[
18]
J
.
A
.
K
.
S
uy
ke
ns
,
J
.
V
a
nde
w
a
l
l
e
,
“
L
e
a
s
t
s
qu
a
r
e
s
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
”
N
e
ur
al
P
r
oc
e
s
s
i
ng
L
e
t
t
e
r
s
,
1999
.
[
19]
A
dna
n,
R
.
M
.
,
e
t
a
l
,
.
“
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
L
S
S
V
R
,
M
5R
T
,
N
F
-
G
P
,
a
nd
N
F
-
S
C
M
o
de
l
s
f
o
r
P
r
e
di
c
t
i
o
ns
o
f
H
o
ur
l
y
W
i
nd
S
pe
e
d
a
nd
W
i
nd
P
o
w
e
r
B
a
s
e
d
o
n
C
r
o
s
s
-
V
a
l
i
da
t
i
o
n,
”
E
ne
r
gi
e
s
,
v
o
l
.
12,
no
.
2,
p
.
329
,
201
9
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
i
r
t
e
m
p
e
r
at
ur
e
pr
e
di
c
t
i
on
us
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
m
ode
l
s
(
R
ana
Muham
m
ad
A
dnan
)
541
[
20]
L
.
T
.
Q
i
n
,
S
.
S
.
L
i
u,
H
.
L
.
L
i
u,
a
nd
Y
.
H
.
Z
h
a
ng
,
“
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
nd
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
f
o
r
ho
r
m
e
t
i
c
do
s
e
-
r
e
s
po
ns
e
c
ur
v
e
s
f
i
t
t
i
ng
,
”
C
he
m
os
phe
r
e
,
2010
.
[
21]
A
.
S
e
y
e
dz
a
de
h,
e
t
al
,
.
“
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
a
p
pr
o
a
c
h
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
d
i
s
c
ha
r
g
e
o
f
d
r
i
p
t
a
p
e
i
r
r
i
g
a
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
a
nd
p
r
e
s
s
u
r
e
,
”
A
g
r
i
c
ul
t
u
r
al
W
at
e
r
M
an
age
m
e
nt
,
201
9.
[
22]
S
.
M
a
r
o
uf
po
o
r
,
E
.
M
a
r
o
uf
po
o
r
,
O
.
B
o
z
o
r
g
-
H
a
dda
d,
J
.
S
h
i
r
i
,
a
nd
Z
.
M
undh
e
r
Y
a
s
e
e
n,
“
S
o
i
l
m
o
i
s
t
u
r
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
us
i
ng
hy
br
i
d
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
m
o
de
l
:
H
y
br
i
di
z
a
t
i
o
n
o
f
a
da
pt
i
v
e
ne
u
r
o
f
uz
z
y
i
nf
e
r
e
nc
e
s
y
s
t
e
m
w
i
t
h
g
r
e
y
w
o
l
f
o
pt
i
m
i
z
e
r
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
”
J
o
ur
n
al
o
f
H
y
dr
o
l
o
gy
,
2
019
.
[
23]
K
.
R
.
M
ül
l
e
r
,
S
.
M
i
k
a
,
G
.
R
ä
t
s
c
h,
K
.
T
s
u
da
,
a
nd
B
.
S
c
hö
l
ko
pf
,
“
A
n
i
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
t
o
k
e
r
n
e
l
-
ba
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
,
”
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
on
s
on
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
s
.
200
1.
[
24]
H
.
A
z
i
m
i
,
H
.
B
o
na
kda
r
i
,
a
nd
I
.
E
bt
e
ha
j
,
“
D
e
s
i
g
n
o
f
r
a
di
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
n
-
ba
s
e
d
s
u
ppo
r
t
v
e
c
t
o
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
ng
t
h
e
di
s
c
ha
r
g
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
o
f
a
s
i
d
e
w
e
i
r
i
n
a
t
r
a
pe
z
o
i
da
l
c
ha
nne
l
,
”
A
pp
l
i
e
d
W
at
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
2019
.
[
25]
D
.
K
.
W
o
r
n
y
o
a
nd
X
.
J
.
S
he
n
,
“
C
o
upl
e
d
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
s
up
po
r
t
v
e
c
t
o
r
e
ns
e
m
bl
e
m
a
c
hi
ne
s
,
”
I
nf
or
m
a
t
i
on
(
Sw
i
t
z
e
r
l
and)
,
2
019
.
[
26]
A
.
G
.
I
v
a
khne
nko
,
“
P
o
l
y
n
o
m
i
a
l
T
he
o
r
y
of
C
om
pl
e
x
S
y
s
t
e
m
s
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
on
s
on
Sy
s
t
e
m
s
,
M
a
n
an
d
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
,
1
971
.
[
27]
H
.
A
z
i
m
i
,
H
.
B
o
na
kda
r
i
,
I
.
E
b
t
e
h
a
j
,
B
.
G
h
a
r
a
ba
g
hi
,
F
.
K
ho
s
hb
i
n,
“
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
de
s
i
g
n
o
f
g
e
ne
r
a
l
i
z
e
d
g
r
o
up
m
e
t
ho
d
o
f
da
t
a
ha
nd
l
i
ng
-
t
y
pe
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
e
s
t
i
m
a
t
i
ng
t
h
e
hy
dr
a
ul
i
c
j
um
p
r
o
l
l
e
r
l
e
ng
t
h
,
”
A
c
t
a
M
e
c
han
i
c
a
,
2018
.
[
28]
N
.
N
a
r
i
m
a
n
-
Z
a
de
h,
A
.
D
a
r
v
i
z
e
h
,
M
.
E
.
F
e
l
e
z
i
,
a
nd
H
.
G
ha
r
a
ba
b
a
e
i
,
“
P
o
l
y
no
m
i
a
l
m
o
de
l
l
i
ng
o
f
e
xpl
o
s
i
v
e
c
om
pa
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
o
f
m
e
t
a
l
l
i
c
po
w
de
r
s
us
i
ng
G
M
D
H
-
t
y
pe
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
a
nd
s
i
ng
ul
a
r
v
a
l
u
e
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n,
”
M
ode
l
l
i
ng
and
S
i
m
ul
at
i
on
i
n
M
at
e
r
i
al
s
Sc
i
e
nc
e
and
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
,
2
002.
[
29]
L
.
B
r
e
i
m
a
n,
J
.
H
.
F
r
i
e
dm
a
n,
R
.
A
.
O
l
s
he
n,
a
nd
C
.
J
.
S
t
o
ne
,
“
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
T
r
e
e
s
,
”
N
e
w
Y
o
r
k:
C
ha
pm
a
n
&
H
a
l
l
/
C
R
C
P
r
e
s
s
,
1
984
.
[
30]
M
.
T
u
r
e
,
I
.
K
ur
t
,
A
.
T
ur
ha
n
K
u
r
um
,
a
nd
K
.
O
z
da
m
a
r
,
“
C
o
m
pa
r
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
ng
e
s
s
e
n
t
i
a
l
hy
pe
r
t
e
ns
i
o
n,
”
E
x
pe
r
t
Sy
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
2005
.
[
31]
C
.
C
.
T
s
a
i
,
M
.
C
.
L
u,
a
nd
C
.
C
.
W
e
i
,
“
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
-
ba
s
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
ne
u
r
a
l
-
ba
s
e
d
p
r
e
di
c
t
o
r
f
o
r
w
a
t
e
r
-
s
t
a
g
e
f
o
r
e
c
a
s
t
s
i
n
a
r
i
v
e
r
ba
s
i
n
du
r
i
ng
t
y
phoo
ns
:
A
c
a
s
e
s
t
udy
i
n
T
a
i
w
a
n
,
”
E
nv
i
r
o
nm
e
nt
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
Sc
i
e
nc
e
,
20
12.
[
32]
M
.
T
.
D
a
s
t
o
r
a
ni
,
J
.
M
a
h
j
o
o
bi
,
A
.
T
a
l
e
b
i
,
a
n
d
F
.
F
a
kh
a
r
,
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
a
ppr
o
a
c
he
s
i
n
r
a
i
nf
a
l
l
-
r
uno
f
f
m
o
de
l
i
ng
(
c
a
s
e
s
t
udy
:
Z
a
y
a
nde
h_r
o
o
d
ba
s
i
n
i
n
I
r
a
n)
,
”
C
i
v
i
l
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
I
nf
r
as
t
r
uc
t
ur
e
s
J
ou
r
na
l
,
v
o
l
.
51
,
n
o
.
2,
pp
.
293
-
310
,
201
8.
[
33]
A
l
i
z
a
m
i
r
,
M
.
,
K
i
s
i
,
O
.
,
M
u
h
a
m
m
a
d
A
dna
n
,
R
.
,
&
K
ur
i
qi
,
A
.
,
“
M
o
de
l
l
i
ng
r
e
f
e
r
e
nc
e
e
v
a
po
t
r
a
ns
pi
r
a
t
i
o
n
by
c
om
bi
ni
ng
ne
u
r
o
-
fu
z
z
y
a
nd
e
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
s
t
r
a
t
e
g
i
e
s
,
”
A
c
t
a
G
e
oph
y
s
i
c
a
,
v
o
l
.
68
,
pp
.
111
3
-
1126
,
202
0
.
[
34]
K
i
s
i
,
O
.
,
S
h
i
r
i
,
J
.
,
K
a
r
i
m
i
,
S
.
,
&
A
dna
n,
R
.
M
.
,
“
T
hr
e
e
di
f
f
e
r
e
nt
a
da
p
t
i
v
e
n
e
u
r
o
f
uz
z
y
c
o
m
put
i
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
l
o
ng
-
pe
r
i
o
d
da
i
l
y
s
t
r
e
a
m
f
l
o
w
s
,
”
I
n
B
i
g
dat
a
i
n
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
ap
pl
i
c
a
t
i
ons
,
pp
.
303
-
32
1.
S
p
r
i
ng
e
r
,
S
i
ng
a
po
r
e
,
2
018
.
[
35]
A
dna
n,
R
.
M
.
,
Y
ua
n
,
X
.
,
K
i
s
i
,
O
.
,
A
dna
n,
M
,
M
e
hm
o
o
d,
A
.
,
“
S
t
r
e
a
m
f
l
o
w
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
of
poo
r
l
y
g
a
ug
e
d
m
o
unt
a
i
no
us
w
a
t
e
r
s
h
e
d
by
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
u
ppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
,
f
uz
z
y
g
e
ne
t
i
c
a
l
g
o
r
i
t
hm
a
n
d
M
5
m
o
de
l
t
r
e
e
u
s
i
ng
c
l
i
m
a
t
i
c
d
a
t
a
f
r
o
m
ne
a
r
by
s
t
a
t
i
o
n,
”
W
at
e
r
R
e
s
ou
r
c
e
s
M
anage
m
e
nt
,
v
o
l
.
32
,
no
.
1
4
,
pp
.
4469
-
44
86
,
2
018
.
[
36]
Y
ua
n,
X
.
,
C
he
n
,
C
.
,
L
e
i
,
X
.
,
Y
ua
n
,
Y
.
,
&
A
dna
n
,
R
.
M
.
,
“
M
o
nt
hl
y
r
uno
f
f
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
ba
s
e
d
o
n
L
S
T
M
–
A
L
O
m
o
de
l
,
”
S
t
oc
has
t
i
c
e
nv
i
r
onm
e
nt
a
l
r
e
s
e
ar
c
h
an
d
r
i
s
k
as
s
e
s
s
m
e
nt
,
v
o
l
.
32
,
no
.
8
,
pp
.
219
9
-
2212
,
2018
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.