論文の概要: Water quality polluted by total suspended solids classified within an Artificial Neural Network approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14929v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 01:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:53.104753
• Title: Water quality polluted by total suspended solids classified within an Artificial Neural Network approach
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた全懸濁物質による水質汚染
• Authors: I. Luviano Soto, Y. Concha Sánchez, A. Raya,
• Abstract要約: 懸濁液による水質汚染は、環境と健康に重大なリスクをもたらす。 これらの課題に対処するために, 全懸濁固体から水質の包括的データセットを活用するモデルを開発した。 畳み込みニューラルネットワークは, 異なる懸濁液濃度に対応するデータを用いて, 伝達学習手法で訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study investigates the application of an artificial neural network framework for analysing water pollution caused by solids. Water pollution by suspended solids poses significant environmental and health risks. Traditional methods for assessing and predicting pollution levels are often time-consuming and resource-intensive. To address these challenges, we developed a model that leverages a comprehensive dataset of water quality from total suspended solids. A convolutional neural network was trained under a transfer learning approach using data corresponding to different total suspended solids concentrations, with the goal of accurately predicting low, medium and high pollution levels based on various input variables. Our model demonstrated high predictive accuracy, outperforming conventional statistical methods in terms of both speed and reliability. The results suggest that the artificial neural network framework can serve as an effective tool for real-time monitoring and management of water pollution, facilitating proactive decision-making and policy formulation. This approach not only enhances our understanding of pollution dynamics but also underscores the potential of machine learning techniques in environmental science.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 固体による水質汚染を解析するためのニューラルネットワークフレームワークの応用について検討した。 懸濁液による水質汚染は、環境と健康に重大なリスクをもたらす。 従来の汚染レベルの評価と予測の方法は、しばしば時間と資源を消費する。 これらの課題に対処するために, 全懸濁固体から水質の包括的データセットを活用するモデルを開発した。 畳み込みニューラルネットワークは、様々な入力変数に基づいて、低, 中, 高汚染レベルを正確に予測することを目的として、異なる全懸濁固体濃度に対応するデータを用いて、伝達学習アプローチで訓練された。 本モデルでは, 予測精度が高く, 速度と信頼性の両面において, 従来の統計的手法よりも優れていた。 その結果, ニューラルネットワークフレームワークは, 水汚染のリアルタイムモニタリングと管理に有効なツールであり, 積極的な意思決定と政策定式化を促進することが示唆された。 このアプローチは、汚染のダイナミクスに対する理解を深めるだけでなく、環境科学における機械学習技術の可能性を浮き彫りにしている。

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