Stochastic simulation and spatial estimation with multiple data types using artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
A novel data‐driven artificial neural network (ANN) that quantitatively combines large numbers of multiple types of soft data is presented for performing stochastic simulation and/or spatial estimation. A counterpropagation ANN is extended with a radial basis function to estimate parameter fields that reproduce the spatial structure exhibited in autocorrelated parameters. Applications involve using three geophysical properties measured on a slab of Berea sandstone and the delineation of landfill leachate at a site in the Netherlands using electrical formation conductivity as our primary variable and six types of secondary data (e.g., hydrochemistry, archaea, and bacteria). The ANN estimation fields are statistically similar to geostatistical methods (indicator simulation and cokriging) and reference fields (when available). The method is a nonparametric clustering/classification algorithm that can assimilate significant amounts of disparate data types with both continuous and categorical responses without the computational burden associated with the construction of positive definite covariance and cross‐covariance matrices. The combination of simplicity and computational speed makes the method ideally suited for environmental subsurface characterization and other Earth science applications with spatially autocorrelated variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».