論文の概要: Water quality prediction using machine learning and neural network approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16951v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 03:33:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 15:36:27.758204
• Title: Water quality prediction using machine learning and neural network approaches
• Title（参考訳）: 機械学習とニューラルネットワークによる水質予測
• Authors: Yinpu Li, Siqi Mao, Yaping Yuan, Ziren Wang, Yixin Kang, Yuanxin Yao
• Abstract要約: 本研究は,ジョージア州におけるpH予測における線形回帰,ランダムフォレスト,XGBoost,LightGBM,ニューラルネットワークの5つのモデルの有効性を評価する。 木ベースのモデルは、回帰問題に対処する上での優位性を強調します。さらに、ニューラルネットワークのパフォーマンスは、機能スケーリングに敏感です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Water resources serve as the cornerstone of human livelihoods and economic progress, with intrinsic links to both public health and environmental well-being. The accurate prediction of water quality stands as a pivotal factor in enhancing water resource management and combating pollution. This research, employing diverse performance metrics, assesses the efficacy of five distinct models, namely, linear regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, and MLP neural network, in forecasting pH values within Georgia, USA. Concurrently, LightGBM attains the highest average precision among all models examined. Tree-based models underscore their supremacy in addressing regression challenges. Furthermore, the performance of MLP neural network is sensitive to feature scaling. Additionally, we expound upon and dissect the reasons behind the superior precision of the machine learning models when they are compared to the original study, which factors in time dependencies and spatial considerations. The primary objective of this endeavor is to establish a robust predictive pipeline, specifically tailored for practical applications. It caters not only to individuals well-versed in the realm of data science but also to those lacking specialization in particular application domains. In essence, we offer a fresh perspective for achieving relative precision in data science methodologies, emphasizing both prediction accuracy and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 水資源は人間の生活と経済の発展の基盤となり、公衆衛生と環境保全の両方に固有のつながりがある。 水質の正確な予測は、水資源管理の強化と汚染対策の重要な要因となっている。 本研究では,ジョージア州におけるph値の予測において,線形回帰,ランダムフォレスト,xgboost,lightgbm,mlpニューラルネットワークの5つの異なるモデルの有効性を評価する。 同時に、lightgbmは調査されたすべてのモデルの中で最も高い精度を達成している。 ツリーベースのモデルは、回帰問題に対処する上での優位性を強調する。 さらに、MLPニューラルネットワークの性能は、機能スケーリングに敏感である。 さらに,時間的依存や空間的考慮の要因である元の研究と比較した場合,機械学習モデルの精度向上の背景にある理由を考察し,考察する。 この取り組みの主な目的は、特に実用用途に適した堅牢な予測パイプラインを確立することである。 データサイエンスの分野に精通した個人だけでなく、特定のアプリケーションドメインの専門性に欠ける個人にも向いている。 本質的に、データサイエンス方法論における相対的精度を達成するための新しい視点を提供し、予測精度と解釈可能性の両方を強調する。

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