文献
J-GLOBAL ID:202202223425764202   整理番号:22A0497126

水源におけるカドミウム源と汚染レベルの予測モデリングのための特徴選択アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Feature selection approaches for predictive modelling of cadmium sources and pollution levels in water springs
著者 (5件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 8253-8268  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
世界保健機関は,公衆衛生上の懸念のトップ10化学物質の1つとしてカドミウム(Cd)をリストしている。Cdは比較的低い曝露レベルで毒性であり,健康と環境の両方に対して急性と慢性効果を持っている。本研究では,水泉におけるCdレベルの推定および汚染源の同定における意思決定者を支援する一連のデータ駆動法を検討した。機械学習(ML)回帰モデルを用いて,汚染源を同定し,サポートベクターマシンに基づくCdレベルと,ランダムフォレスト,M5Tree,CatBoost,および勾配ブースティングを含む多様な樹木ベースモデルを予測した。特性選択分析は,サンプリングされた地域における主要な発電所への重い交通と距離が,春のCd汚染において主要な役割を果たし,また,サンプリングされた湧泉の上流に最も近い廃棄物投棄の降水レベルと平均勾配と共に,春のCd汚染において主要な役割を演ずることを明らかにした。最良のMLモデルは,すべての特徴(RMSE=19.36,R^2=0.64)を用いたAdaboost回帰木であった。本知見は,特に低資源の高いリスク地域において,環境課題に対処する予測データ駆動モデリングの有効性を強調する。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
カドミウムとその化合物  ,  動物に対する影響 

前のページに戻る