論文の概要: LLMs & XAI for Water Sustainability: Seasonal Water Quality Prediction with LIME Explainable AI and a RAG-based Chatbot for Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10898v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 15:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:51.419846
• Title: LLMs & XAI for Water Sustainability: Seasonal Water Quality Prediction with LIME Explainable AI and a RAG-based Chatbot for Insights
• Title（参考訳）: LLMs & XAI for Water Sustainability: LIME Explainable AI と RAG-based Chatbot for Insights
• Authors: Biplov Paneru, Bishwash Paneru,
• Abstract要約: 本稿では,複数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ディープラーニングモデルを提案する。 CatBoost、XGBoost、Extra Trees、LightGBMは、CNN層とRNN層を組み合わせたニューラルネットワークとともに、データの時間的および空間的パターンをキャプチャするために使用される。 このモデルは顕著な精度の向上を示し、プロアクティブな水質管理を支援した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Ensuring safe water supplies requires effective water quality monitoring, especially in developing countries like Nepal, where contamination risks are high. This paper introduces a hybrid deep learning model to predict Nepal's seasonal water quality using a small dataset with multiple water quality parameters. Models such as CatBoost, XGBoost, Extra Trees, and LightGBM, along with a neural network combining CNN and RNN layers, are used to capture temporal and spatial patterns in the data. The model demonstrated notable accuracy improvements, aiding proactive water quality control. CatBoost, XGBoost, and Extra Trees Regressor predicted Water Quality Index (WQI) values with an average RMSE of 1.2 and an R2 score of 0.99. Additionally, classifiers achieved 99 percent accuracy, cross-validated across models. LIME analysis highlighted the importance of indicators like EC and DO levels in XGBoost classification decisions. The neural network model achieved 92 percent classification accuracy and an R2 score of 0.97, with an RMSE of 2.87 in regression analysis. Furthermore, a multifunctional application was developed to predict WQI values using both regression and classification methods.
• Abstract（参考訳）: 安全な水の供給を確保するには、特に汚染リスクが高いネパールのような発展途上国では、効果的な水質モニタリングが必要である。 本稿では,複数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ディープラーニングモデルを提案する。 CatBoost、XGBoost、Extra Trees、LightGBMなどのモデルは、CNN層とRNN層を組み合わせたニューラルネットワークとともに、データの時間的および空間的パターンをキャプチャするために使用される。 このモデルは顕著な精度の向上を示し、プロアクティブな水質管理を支援した。 CatBoost, XGBoost, Extra Trees Regressor は平均 RMSE 1.2 と R2 スコア 0.99 で水質指数 (WQI) を予測した。 さらに、分類器は99%の精度を達成し、モデルのクロスバリデーションを実現した。 LIME分析は、XGBoost分類決定におけるECやDOといった指標の重要性を強調した。 ニューラルネットワークモデルは92%の分類精度、R2スコアは0.97、RMSEは2.87である。 さらに、回帰法と分類法の両方を用いて、WQI値を予測する多機能アプリケーションを開発した。

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