Comparing A Bayesian and Fuzzy Number Approach to Uncertainty Quantification in Short-Term Dissolved Oxygen Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A new autoregressive-type, updating fuzzy linear regression method is proposed to predict daily dissolved oxygen (DO) concentration in a highly urbanized riverine environment. Results of this model are compared to results from an updating Bayesian regression model. Both methods use lagged daily DO (at four different lags) as the independent variable. Uncertainty in the models is represented by a fuzzy number based approach in the first case, and by a Bayesian framework in the second. Real-time data from the Bow River in Calgary, Canada is used to calibrate the models sequentially to mimic a real-time updating model. Four different performance metrics were used to measure the performance of each model. Lastly, the input data resolution is reduced to measure the impact on model performance. Results show that the physical system can be adequately characterized using only one year of data. Both approaches can capture the general trend of daily DO, but the fuzzy number based method can better capture the changes in observed variability. The metrics for both models are comparable, with the one-day lag case categorized as “very goodâ€; however, the performance reduces at higher lags. The fuzzy number method captures more low DO events than the Bayesian approach, with a much lower mean squared error. A possibility to probability transformation is used to highlight the risk of low DO days for the fuzzy case. Lastly, reducing the input data resolution from 96 to 6 points per day has a minimal impact on model performance, suggesting the limited efficacy or utility in increasing sampling rates.
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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 | 0,001 |
| 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 découle