論文の概要: Estimating properties of a homogeneous bounded soil using machine learning models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04256v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 07:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.307419
• Title: Estimating properties of a homogeneous bounded soil using machine learning models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた均質境界土の性状推定
• Authors: Konstantinos Kalimeris, Leonidas Mindrinos, Nikolaos Pallikarakis,
• Abstract要約: 本研究は, 水分測定から土壌特性を推定することに焦点を当てた。 本研究では, 垂直浸透を規定する初期境界値問題を, 均質で有界な土壌プロファイルで解くことによって生成したシミュレーションデータについて考察する。 2出力回帰タスクとして定式化されるパラメータ識別問題に対処するため,様々な機械学習モデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work focuses on estimating soil properties from water moisture measurements. We consider simulated data generated by solving the initial-boundary value problem governing vertical infiltration in a homogeneous, bounded soil profile, with the usage of the Fokas method. To address the parameter identification problem, which is formulated as a two-output regression task, we explore various machine learning models. The performance of each model is assessed under different data conditions: full, noisy, and limited. Overall, the prediction of diffusivity $D$ tends to be more accurate than that of hydraulic conductivity $K.$ Among the models considered, Support Vector Machines (SVMs) and Neural Networks (NNs) demonstrate the highest robustness, achieving near-perfect accuracy and minimal errors.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 水分測定から土壌特性を推定することに焦点を当てた。 本研究では,Fokas法を用いて,垂直浸透を規定する初期境界値問題を同質で有界な土壌プロファイルで解くことによって生成したシミュレーションデータについて考察する。 2出力回帰タスクとして定式化されるパラメータ識別問題に対処するため,様々な機械学習モデルについて検討する。 各モデルのパフォーマンスは、フル、ノイズ、制限といった異なるデータ条件下で評価される。 全体として、拡散率$D$の予測は水和伝導率$Kの予測よりも正確である傾向にある。 検討されたモデルのうち、SVM(Support Vector Machines)とNN(Neural Networks)は、最も堅牢で、ほぼ完璧な精度と最小限のエラーを達成している。

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