河川および湖沼生態系の健全性に対する改良型スライムモールドアルゴリズム最適化SVRに基づくインテリジェント診断方法

科学分野:

• 環境科学
• 生態学
• データサイエンス

背景:

• 水質パラメータの複雑な非線形関係と動的な変化は、生態系診断のための従来の統計的手法に課題をもたらします。
• 既存の方法の精度、適時性、適用性の限界は、正確な評価と早期警報システムの妨げとなります。

研究 の 目的:

• 従来の統計分析の限界を克服する、河川および湖沼生態系のインテリジェント診断モデルを開発すること。
• 水質予測と生態系健全性診断の精度、適時性、適用性を向上させること。

主な方法:

• 動的な重み付け戦略と適応的な検索メカニズムを特徴とする、改良されたスライムモールドアルゴリズム最適化サポートベクター回帰モデルを開発しました。
• LightGBM特徴選択を統合して複合モデルを構築し、高次元データモデリングと動的適応性に対処しました。
• モデルのパフォーマンスは、二乗平均平方根誤差（RMSE）、平均絶対誤差（MAE）、決定係数（R2）などの指標を使用して評価されました。

主要な成果:

• 最適化されたモデルは、RMSE 0.031、MAE 0.021、R2 0.942で、比較モデルを大幅に上回る改善を示しました。
• 最終的な複合モデルは、RMSE 0.022、MAE 0.016、R2 0.976で、優れた予測精度を達成しました。
• モデルは、pH、溶存酸素、化学的酸素要求量などの主要な水質パラメータに対して良好な予測効果を示し、外れ値に対する感度が低いことがわかりました。

結論:

• 提案されたインテリジェント診断モデルは、水質予測と河川および湖沼生態系の健全性診断のための効率的かつ正確な方法を提供します。
• 本研究の結果は、生態学的リスクの予防と管理能力を向上させることにより、水環境管理のデジタルトランスフォーメーションをサポートします。
• 開発されたモデルは、河川および湖沼生態系の診断において、優れたパフォーマンスと実用的な予測効果を示します。