論文の概要: Development and Evaluation of Ensemble Learning-based Environmental Methane Detection and Intensity Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10879v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 01:52:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 14:12:13.513268
• Title: Development and Evaluation of Ensemble Learning-based Environmental Methane Detection and Intensity Prediction Models
• Title（参考訳）: アンサンブル学習による環境メタン検出と強度予測モデルの開発と評価
• Authors: Reek Majumder, Jacquan Pollard, M Sabbir Salek, David Werth, Gurcan Comert, Adrian Gale, Sakib Mahmud Khan, Samuel Darko, Mashrur Chowdhury
• Abstract要約: データ駆動機械学習 (ML) モデルを用いて, ファジティヴCH4とその関連強度を同定した。 我々はアンサンブル学習法を用いて、より弱い低層MLモデル上に構築された最も優れた重み付きアンサンブルMLモデルを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.694954044418315
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The environmental impacts of global warming driven by methane (CH4) emissions have catalyzed significant research initiatives in developing novel technologies that enable proactive and rapid detection of CH4. Several data-driven machine learning (ML) models were tested to determine how well they identified fugitive CH4 and its related intensity in the affected areas. Various meteorological characteristics, including wind speed, temperature, pressure, relative humidity, water vapor, and heat flux, were included in the simulation. We used the ensemble learning method to determine the best-performing weighted ensemble ML models built upon several weaker lower-layer ML models to (i) detect the presence of CH4 as a classification problem and (ii) predict the intensity of CH4 as a regression problem.
• Abstract（参考訳）: メタン(CH4)による地球温暖化による環境影響は、CH4の能動的かつ迅速な検出を可能にする新しい技術開発において重要な研究イニシアチブを触媒している。 データ駆動機械学習(ML)モデルをいくつかテストし、影響領域における逃亡型CH4とその関連強度をどの程度正確に識別したかを確認した。 このシミュレーションには風速、温度、圧力、相対湿度、水蒸気、熱流束など様々な気象特性が含まれている。 我々は,いくつかの弱層mlモデルに基づく最良重み付け型mlモデルを決定するためにアンサンブル学習法を用いた。 i)CH4の存在を分類問題として検出し、 (ii)回帰問題としてch4の強度を予測する。

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