論文の概要: Estimation of high frequency nutrient concentrations from water quality surrogates using machine learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09695v1
• Date: Mon, 27 Jan 2020 11:18:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 07:41:29.782578
• Title: Estimation of high frequency nutrient concentrations from water quality surrogates using machine learning methods
• Title（参考訳）: 機械学習による水質サロゲートからの高周波栄養塩濃度の推定
• Authors: Mar\'ia Castrillo and \'Alvaro L\'opez Garc\'ia
• Abstract要約: 本研究は, 都市部および農村部における栄養素濃度を推定するために, その場でよく測定される変数をサロゲートとして用いたものである。 最大7個のサロゲートセンサーを含む利益は計算され、それぞれのキャッチメントに4つ以上のセンサーと5つ以上のセンサーを追加することは、誤り改善の面では見当たらないと結論付けられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Continuous high frequency water quality monitoring is becoming a critical task to support water management. Despite the advancements in sensor technologies, certain variables cannot be easily and/or economically monitored in-situ and in real time. In these cases, surrogate measures can be used to make estimations by means of data-driven models. In this work, variables that are commonly measured in-situ are used as surrogates to estimate the concentrations of nutrients in a rural catchment and in an urban one, making use of machine learning models, specifically Random Forests. The results are compared with those of linear modelling using the same number of surrogates, obtaining a reduction in the Root Mean Squared Error (RMSE) of up to 60.1%. The profit from including up to seven surrogate sensors was computed, concluding that adding more than 4 and 5 sensors in each of the catchments respectively was not worthy in terms of error improvement.
• Abstract（参考訳）: 連続した高周波水質モニタリングは水管理を支える重要な課題となっている。 センサ技術の進歩にもかかわらず、特定の変数はその場およびリアルタイムに簡単に、あるいは経済的に監視することはできない。 このような場合、サロゲート測度はデータ駆動モデルを用いて推定することができる。 本研究は, 農耕地や都市における栄養素の濃度を推定するためのサロゲートとして, 機械学習モデル, 特にランダム林を用いた。 結果は、同じ数のサロゲートを用いた線形モデリングと比較され、Root Mean Squared Error (RMSE) の最大60.1%の削減が得られる。 最大7つのサーロゲートセンサーを含むことで得た利益は計算され、それぞれ4つと5つ以上のセンサーを投入することは、エラー改善には値しないことがわかった。

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