論文の概要: Using Multivariate Linear Regression for Biochemical Oxygen Demand
Prediction in Waste Water
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14297v1
- Date: Thu, 8 Sep 2022 14:41:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 23:58:42.223929
- Title: Using Multivariate Linear Regression for Biochemical Oxygen Demand
Prediction in Waste Water
- Title（参考訳）: 多変量線形回帰を用いた廃水中の生化学的酸素需要予測
- Authors: Isaiah K. Mutai, Kristof Van Laerhoven, Nancy W. Karuri, Robert K.
Tewo
- Abstract要約: 本研究の目的は, 廃棄物水中におけるバイオケミカル酸素負荷(BOD)の予測におけるMLRの有効性を, 4つの入力変数を用いて検討することである。
4つの入力変数は, 相関の強度について検討した7つのパラメータのうち, BODに対する相関強度が高い。
その結果、データセットの80%を超えるトレーニングセットの割合を増やすことで、モデルの精度が向上するだけでなく、モデルの予測能力に大きな影響を与えないことが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9843222704723806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There exist opportunities for Multivariate Linear Regression (MLR) in the
prediction of Biochemical Oxygen Demand (BOD) in waste water, using the diverse
water quality parameters as the input variables. The goal of this work is to
examine the capability of MLR in prediction of BOD in waste water through four
input variables: Dissolved Oxygen (DO), Nitrogen, Fecal Coliform and Total
Coliform. The four input variables have higher correlation strength to BOD out
of the seven parameters examined for the strength of correlation. Machine
Learning (ML) was done with both 80% and 90% of the data as the training set
and 20% and 10% as the test set respectively. MLR performance was evaluated
through the coefficient of correlation (r), Root Mean Square Error (RMSE) and
the percentage accuracy in prediction of BOD. The performance indices for the
input variables of Dissolved Oxygen, Nitrogen, Fecal Coliform and Total
Coliform in prediction of BOD are: RMSE=6.77mg/L, r=0.60 and accuracy 70.3% for
training dataset of 80% and RMSE=6.74mg/L, r=0.60 and accuracy of 87.5% for
training set of 90% of the dataset. It was found that increasing the percentage
of the training set above 80% of the dataset improved the accuracy of the model
only but did not have a significant impact on the prediction capacity of the
model. The results showed that MLR model could be successfully employed in the
estimation of BOD in waste water using appropriately selected input parameters.
- Abstract（参考訳）: 多変量線形回帰(MLR)は, 各種水質パラメータを入力変数として, 廃水中の生化学的酸素負荷(BOD)の予測に有効である。
本研究の目的は, 溶存酸素(do), 窒素, 糞便, 総大腸菌の4つの入力変数を通して, 廃水中のbodの予測におけるmlrの能力を検討することである。
4つの入力変数は, 相関の強度について検討した7つのパラメータのうち, BODに対する相関強度が高い。
機械学習(ML)は、トレーニングセットとして80%と90%のデータ、それぞれテストセットとして20%と10%で実施された。
相関係数 (r), Root Mean Square Error (RMSE) とBOD予測におけるパーセンテージ精度を用いてMLR性能を評価した。
BOD予測における溶存酸素、窒素、Fecal ColiformおよびTotal Coliformの入力変数のパフォーマンス指標は、RMSE=6.77mg/L、r=0.60、精度70.3%、RMSE=6.74mg/L、r=0.60、精度87.5%である。
その結果、データセットの80%を超えるトレーニングセットの割合を増やすことで、モデルの精度が向上するだけでなく、モデルの予測能力に大きな影響を与えないことが判明した。
その結果, 適切に選択された入力パラメータを用いて, 廃水中のBOD推定にMLRモデルを適用できることが示唆された。
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