相关实验视频
Updated: Jun 4, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
优化沿海地下水质量预测:一个新的数据挖掘框架与交叉验证,引导和分析
Abu Reza Md Towfiqul Islam1, Md Abdullah-Al Mamun2, Mehedi Hasan3
1Department of Disaster Management, Begum Rokeya University, Rangpur 5400, Bangladesh; Department of Development Studies, Daffodil International University, Dhaka 1216, Bangladesh; Department of Earth and Environmental Science, College of Science, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.
人工神经网络 (ANN) 模型准确预测沿海地下水质量,优于其他数据挖掘算法. 这有助于改善孟加拉国等受污染地区的地下水资源管理.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水文地质学 水文地质学
- 数据挖掘 数据挖掘
背景情况:
- 地下水质量对于资源管理至关重要,特别是在孟加拉国等受污染的沿海地区.
- 现有的数据挖掘算法 (DMA) 需要优化,以准确地建模地下水质量.
研究的目的:
- 调查DMA的适用性,包括高斯过程回归 (GPR),贝叶斯山脊回归 (BRR) 和人工神经网络 (ANN),用于预测沿海地下水质量.
- 使用基于optuna的超参数优化和联合交叉验证 (CV) 和启动 (B) 方法来提高模型准确性.
- 确定空间地下水质量模式和关键影响变量.
主要方法:
- 开发并比较了六种预测模型:optuna-GPR,optuna-BRR,ANN (CV),ANN (B) 和基准模型.
- 利用自组织地图 (SOM),空间自相关性和模糊逻辑来分析来自67个井的12个物理化学变量.
- 计算了基于的沿海地下水质量指数 (ECWQI) 并将其规范化 (ECWQIn).
主要成果:
- 人工神经网络 (ANN) 模型,无论是ANN (CV) 还是ANN (B),在低RMSE和高R2和CC值的情况下都表现出卓越的性能.
- 硫酸盐 (SO42−),化物 (Cl−) 和化物 (F−) 被确定为地下水质量的重要预测因素.
- SOM分析揭示了四种不同的空间模式,其中F−和SO42−呈现出高空间自相关性,影响地下水质量.
结论:
- 该ANN模型对于预测沿海环境中的地下水质量非常有效.
- 优化的DMA,特别是ANN,为实时监测和可持续的地下水资源管理提供了可靠的工具.
- 了解空间模式和关键化学变量对于有效的水资源管理策略至关重要.
相关概念视频
Design Example: Analyzing Capacity Contours for Flood Risk Assessment
Quantifying and Rejecting Outliers: The Grubbs Test
Survival Tree
Building a Survival Tree
Constructing a...
Bootstrapping
Precipitation Gravimetry
In determining nickel by gravimetric analysis, a precipitant of ethanolic dimethylglyoxime is added to a hot nickel salt solution. This is quickly followed by the dropwise addition of dilute ammonia solution until precipitation occurs. A...
Prediction Intervals
However, the point estimate is most likely not the exact value of the population parameter, but close to it. After calculating point estimates, we construct interval estimates, called confidence intervals or prediction intervals. This prediction interval comprises a range of values unlike the point estimate and is a better predictor of the observed sample value, y.

