論文の概要: Integrating Boosted learning with Differential Evolution (DE) Optimizer: A Prediction of Groundwater Quality Risk Assessment in Odisha

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17929v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 07:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:22:47.153205
• Title: Integrating Boosted learning with Differential Evolution (DE) Optimizer: A Prediction of Groundwater Quality Risk Assessment in Odisha
• Title（参考訳）: 差分進化(DE)最適化による強化学習の統合:オディシャにおける地下水水質リスク評価の予測
• Authors: Sonalika Subudhi, Alok Kumar Pati, Sephali Bose, Subhasmita Sahoo, Avipsa Pattanaik, Biswa Mohan Acharya,
• Abstract要約: 本研究では,地下水水質指標(GWQI)を評価するための機械学習に基づく予測モデルを開発した。 LCBoost Fusionと呼ばれるハイブリッド機械学習モデルの助けを借りて実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Groundwater is eventually undermined by human exercises, such as fast industrialization, urbanization, over-extraction, and contamination from agrarian and urban sources. From among the different contaminants, the presence of heavy metals like cadmium (Cd), chromium (Cr), arsenic (As), and lead (Pb) proves to have serious dangers when present in huge concentrations in groundwater. Long-term usage of these poisonous components may lead to neurological disorders, kidney failure and different sorts of cancer. To address these issues, this study developed a machine learning-based predictive model to evaluate the Groundwater Quality Index (GWQI) and identify the main contaminants which are affecting the water quality. It has been achieved with the help of a hybrid machine learning model i.e. LCBoost Fusion . The model has undergone several processes like data preprocessing, hyperparameter tuning using Differential Evolution (DE) optimization, and evaluation through cross-validation. The LCBoost Fusion model outperforms individual models (CatBoost and LightGBM), by achieving low RMSE (0.6829), MSE (0.5102), MAE (0.3147) and a high R$^2$ score of 0.9809. Feature importance analysis highlights Potassium (K), Fluoride (F) and Total Hardness (TH) as the most influential indicators of groundwater contamination. This research successfully demonstrates the application of machine learning in assessing groundwater quality risks in Odisha. The proposed LCBoost Fusion model offers a reliable and efficient approach for real-time groundwater monitoring and risk mitigation. These findings will help the environmental organizations and the policy makers to map out targeted places for sustainable groundwater management. Future work will focus on using remote sensing data and developing an interactive decision-making system for groundwater quality assessment.
• Abstract（参考訳）: 地下水は、急速な工業化、都市化、過剰抽出、農業や都市資源からの汚染など、人間の運動によって損なわれている。 異なる汚染物質のうち、カドミウム(Cd)、クロム(Cr)、ヒ素(As)、鉛(Pb)のような重金属の存在は、地下水に大量の濃度が存在すると深刻な危険を生じさせる。 これらの有害成分の長期使用は、神経疾患、腎不全、様々な種類のがんを引き起こす可能性がある。 これらの課題に対処するため, 地下水水質指標(GWQI)を評価する機械学習による予測モデルを構築し, 水質に影響を及ぼす主要な汚染物質を同定した。 これは、ハイブリッド機械学習モデル、すなわちLCBoost Fusionの助けを借りて達成された。 このモデルは、データ前処理、微分進化(DE)最適化を用いたハイパーパラメータチューニング、クロスバリデーションによる評価など、いくつかのプロセスを実行している。 LCBoost Fusionモデルは、低いRMSE (0.6829)、MSE (0.5102)、MAE (0.3147)、高いR$^2$スコア0.9809を達成して、個々のモデル(CatBoostとLightGBM)より優れている。 特徴的重要性分析では, 地下水汚染の指標として, カリウム (K), フッ素 (F) およびトータル硬度 (TH) が重要である。 本研究は,オディシャの地下水水質リスク評価における機械学習の適用性を実証する。 提案したLCBoost Fusionモデルは,リアルタイム地下水モニタリングとリスク軽減のための信頼性と効率的なアプローチを提供する。 これらの知見は, 環境機関や政策立案者が, 持続可能な地下水管理のための対象地をマップアウトする上で有効である。 今後の研究は、リモートセンシングデータの利用と地下水質評価のための対話型意思決定システムの開発に焦点を当てる。

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