通过使用极端梯度增强的基于水质估计工具 - - XGBest - - 提高每日流中营养物质和沉积物度的预测和推断

Shubham Jain1, Arun Bawa2, Katie Mendoza2

  • 1Water Management and Hydrological Science, Texas A&M University, College Station, TX, USA; Texas A&M AgriLife Research, Blackland Research & Extension Center, Temple, TX, USA.

概括

一个新的机器学习工具,XGBest,通过整合水文数据和流域特征,准确地预测河流中的每日营养和沉积物负载. XGBest的性能优于现有的方法,为水质监测和管理提供了强大的解决方案.