論文の概要: Beyond Tides and Time: Machine Learning Triumph in Water Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16951v2
- Date: Fri, 6 Oct 2023 20:54:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 02:46:46.342329
- Title: Beyond Tides and Time: Machine Learning Triumph in Water Quality
- Title（参考訳）: 潮流と時間を超えて: 機械学習による水質の勝利
- Authors: Yinpu Li, Siqi Mao, Yaping Yuan, Ziren Wang, Yixin Kang, Yuanxin Yao
- Abstract要約: この研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としている。
我々の研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としています。
- 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 are essential for sustaining human livelihoods and
environmental well being. Accurate water quality prediction plays a pivotal
role in effective resource management and pollution mitigation. In this study,
we assess the effectiveness of five distinct predictive models linear
regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, and MLP neural network, in
forecasting pH values within the geographical context of Georgia, USA. Notably,
LightGBM emerges as the top performing model, achieving the highest average
precision. Our analysis underscores the supremacy of tree-based models in
addressing regression challenges, while revealing the sensitivity of MLP neural
networks to feature scaling. Intriguingly, our findings shed light on a
counterintuitive discovery: machine learning models, which do not explicitly
account for time dependencies and spatial considerations, outperform spatial
temporal models. This unexpected superiority of machine learning models
challenges conventional assumptions and highlights their potential for
practical applications in water quality prediction. Our research aims to
establish a robust predictive pipeline accessible to both data science experts
and those without domain specific knowledge. In essence, we present a novel
perspective on achieving high prediction accuracy and interpretability in data
science methodologies. Through this study, we redefine the boundaries of water
quality forecasting, emphasizing the significance of data driven approaches
over traditional spatial temporal models. Our findings offer valuable insights
into the evolving landscape of water resource management and environmental
protection.
- Abstract（参考訳）: 水資源は人間の生活と環境保全に不可欠である。
水質の正確な予測は、資源管理と汚染緩和に重要な役割を果たしている。
本研究では,ジョージア州の地理的文脈におけるpH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つの異なる予測モデルの有効性を評価する。
特に、lightgbmは最高性能モデルとして登場し、最高精度を達成する。
本分析は,回帰問題に対する木ベースモデルの優位性を強調するとともに,mlpニューラルネットワークの機能拡張に対する感度を明らかにした。
興味深いことに、我々の発見は反直感的な発見に光を当てた: 時間依存や空間的考慮を明示的に考慮しない機械学習モデル。
この機械学習モデルの予期せぬ優位性は、従来の仮定に挑戦し、水質予測における実践的応用の可能性を強調している。
我々の研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人たちの両方が利用できる堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としています。
本研究は,データサイエンス方法論における高い予測精度と解釈可能性を実現するための新しい視点を提案する。
本研究では,従来の空間時間モデルに対するデータ駆動手法の重要性を強調し,水質予測の境界を再定義する。
本研究は,水資源管理と環境保護の進展状況に関する貴重な知見を提供する。
関連論文リスト
- Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。
我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。
本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z) - Physics-guided Active Sample Reweighting for Urban Flow Prediction [75.24539704456791]
都市フロー予測は、バス、タクシー、ライド駆動モデルといった交通サービスのスループットを見積もる、微妙な時間的モデリングである。
最近の予測解は、物理学誘導機械学習(PGML)の概念による改善をもたらす。
我々は、PN(atized Physics-guided Network)を開発し、P-GASR(Physical-guided Active Sample Reweighting)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:44:23Z) - AirPhyNet: Harnessing Physics-Guided Neural Networks for Air Quality
Prediction [40.58819011476455]
本稿では,空気質予測のための物理誘導ニューラルネットワーク(AirPhyNet)という新しいアプローチを提案する。
我々は、空気粒子移動(拡散と対流)の2つの確立された物理原理を微分方程式ネットワークとして表現することで活用する。
2つの実世界のベンチマークデータセットの実験では、AirPhyNetがさまざまなテストシナリオの最先端モデルを上回っていることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:55:54Z) - Air Quality Forecasting Using Machine Learning: A Global perspective
with Relevance to Low-Resource Settings [0.0]
大気汚染は世界第4位の死因である。
本研究では,2ヶ月の空気質データを用いた高精度な空気質予測のための新しい機械学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T05:52:02Z) - Challenges in data-based geospatial modeling for environmental research
and practice [19.316860936437823]
機械学習(ML)を用いたデータに基づく地理空間モデリングが環境研究で人気を博している。
本研究では,不均衡データ,空間自己相関,予測誤差,モデル一般化,ドメイン特異性,不確実性推定など,地理空間モデリングにおける一般的なニュアンスについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T12:30:49Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z) - Intelligent model for offshore China sea fog forecasting [0.7503129292751938]
本研究は, 数値気象予報モデルに埋もれた深海霧予測手法を開発することを目的とする。
本研究では,海霧発生の要因を解明するために,時間差相関解析手法を用いて鍵予測器を同定し,そのメカニズムを解明する。
提案手法の精度を検証するため,1年にわたる包括的データセットを用いて評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-20T04:46:34Z) - An evaluation of deep learning models for predicting water depth
evolution in urban floods [59.31940764426359]
高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。
深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。
その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z) - Artificial Intelligence Hybrid Deep Learning Model for Groundwater Level
Prediction Using MLP-ADAM [0.0]
本稿では,多層パーセプトロンを用いて地下水位をシミュレーションする。
この問題には適応モーメント推定アルゴリズムも用いられる。
その結果,ディープラーニングアルゴリズムは高精度な予測が可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-29T10:11:45Z) - Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time
Predictions in Future [73.03458424369657]
公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。
過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。
我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z) - Predictive Analytics for Water Asset Management: Machine Learning and
Survival Analysis [55.41644538483948]
本研究では,水管故障の予測のための統計的および機械学習の枠組みについて検討する。
スペイン,バルセロナの配水ネットワーク内の全管の故障記録を含むデータセットを用いて検討を行った。
その結果, 管形状, 年齢, 材質, 土壌被覆など, 重要な危険因子の影響が明らかにされた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T19:08:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。