論文の概要: WaterQualityNeT: Prediction of Seasonal Water Quality of Nepal Using Hybrid Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10898v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 05:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:48:51.788198
• Title: WaterQualityNeT: Prediction of Seasonal Water Quality of Nepal Using Hybrid Deep Learning Models
• Title（参考訳）: WaterQualityNeT:ハイブリッドディープラーニングモデルによるネパールの季節水質予測
• Authors: Biplov Paneru, Bishwash Paneru,
• Abstract要約: 本稿では,ネパールの季節的な水質を予測するためのハイブリッド深層学習モデルを提案する。 このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を統合し、データの時間的および空間的パターンを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring a safe and uncontaminated water supply is contingent upon the monitoring of water quality, especially in developing countries such as Nepal, where water sources are susceptible to pollution. This paper presents a hybrid deep learning model for predicting Nepal's seasonal water quality using a small dataset with many water quality parameters. The model integrates convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN) to exploit temporal and spatial patterns in the data. The results demonstrate significant improvements in forecast accuracy over traditional methods, providing a reliable tool for proactive control of water quality. The model that used WQI parameters to classify people into good, poor, and average groups performed 92% of the time in testing. Similarly, the R2 score was 0.97 and the root mean square error was 2.87 when predicting WQI values using regression analysis. Additionally, a multifunctional application that uses both a regression and a classification approach is built to predict WQI values.
• Abstract（参考訳）: 安全で汚染されていない水の供給を確保することは、水質の監視に欠かせない。 本稿では,多くの水質パラメータを持つ小さなデータセットを用いてネパールの季節的な水質を予測するためのハイブリッド深層学習モデルを提案する。 このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を統合し、データの時間的および空間的パターンを活用する。 その結果,従来の手法に比べて予測精度が大幅に向上し,水質を積極的に制御するための信頼性の高いツールが得られた。 WQIパラメータを使って人々を、良い、悪い、そして平均的なグループに分類したモデルは、テストで92%の時間を実行しました。 同様に、R2スコアは0.97で、根平均平方誤差は回帰分析を用いてWQI値を予測するときに2.87である。 さらに、回帰法と分類法の両方を用いる多機能アプリケーションは、WQI値を予測するために構築される。

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