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J-GLOBAL ID：202202213524396031   整理番号：22A0856515

インド,Maharashtra,Akot盆地の地下水質指数の予測に対する種々のデータ駆動モデルの適用【JST・京大機械翻訳】

Applications of various data-driven models for the prediction of groundwater quality index in the Akot basin, Maharashtra, India

著者 (5件)： Elbeltagi Ahmed (Agricultural Engineering Department, Faculty of Agriculture, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Pande Chaitanya B. (Sant Gadge Baba Amravati University, Amravati, MS, India) ,  Pande Chaitanya B. (CAAST-CSAWM, MPKV Rahuri, Rahuri, India) ,  Kouadri Saber (Laboratory of Water and Environment Engineering in Sahara Milieu (GEEMS), Department of Civil Engineering, Hydraulics Faculty of Applied Sciences, Kasdi Merbah University Ouargla, Ouargla, Algeria) ,  Islam Abu Reza Md. Towfiqul (Department of Disaster Management, Begum Rokeya University, Rangpur, Bangladesh)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 12  ページ： 17591-17605  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ駆動モデルは,人間の健康を制御する地下水水質を予測するために重要である。水質指数(WQI)を水試料の物理化学的パラメータに基づいて開発した。この地域では,水質は中程度から貧弱であり,塩水帯で見出される。非常に高いpH範囲は,本研究域の水質に直接影響した。従来のWQI計算は,より多くの時間を必要として,しばしば,サブインディスの計算の間,巨大なエラーによって観察される。本研究では,加算回帰(AR),M5Pツリーモデル(M5P),ランダム部分空間(RSS),およびサポートベクトルマシン(SVM)のような4つのスタンドアロン法を採用して,変数除去技術に基づくWQIを予測した。地下水試料は,インドのMaharashtraのAkola地区に位置するAkot盆地地域から採取した。本研究では,合計9つの異なる入力組合せを開発した。データセットを,モデル構築(訓練データセット)とモデル検証(試験データセット)のために,2つのクラス(比80:20)に,5倍交差検証法を用いて,区別した。モデルは統計的およびグラフィカル評価尺度を用いて評価した。最良の入力組合せは,訓練と検証段階の間のモデル,一般に最適入力変数(EC,pH,TDS,Ca,Mg,およびCl)の間で変化した。結果は,ARが他のデータ駆動モデル(R2=0.9993,MAE=0.5243,RMSE=1.656,%RAE=3.8449,RRSE%=3.9995)を凌駕することを示した。ARは,入力パラメータの最小数による予測精度の向上により,満足のいく結果を有する理想的なモデルとして提案され,従って,Akot盆地でのWQIの予測において,信頼できて正確な方法として作用することができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *水質 ,  物理化学 ,  *モデル ,  加算 ,  水試料 ,  *盆地 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： モデル検証 ,  訓練データ ,  予測精度 ,  部分空間 ,  地下水水質 ,  *データ駆動 ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 水質指標 ,  データ駆動モデル ,  地下水 ,  付加的回帰

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  水質調査測定一般  (SB02060X)

タイトルに関連する用語 (7件)： インド ,  盆地 ,  地下水 ,  指数 ,  予測 ,  データ駆動 ,  モデル