Examination of Multiple Linear Regression (MLR) and Neural Network (NN) Models to Predict Eutrophication Levels in Lake Champlain
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
Eutrophication is one of the main causes of the degradation of lake ecosystems. In this paper, multiple linear regression (MLR) and neural network (NN) methods were developed as empirical models to predict chlorophyll-a (Chl-a) concentrations in Lake Champlain. The models were developed using a large dataset collected from Lake Champlain over a 24-year period from 1992 to 2016. The dataset consisted of monitoring depth (Depth), total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), alkalinity (RegAlk), temperature (TempC), chloride (Cl) and secchi depth (Secchi). Statistical analyses showed that TP, Secchi, TN and Depth demonstrated strong relationships with Chl-a concentrations. The simulation results revealed that both the MLR and NN models performed well in predicting Chl-a concentrations, especially for low to moderate concentrations of Chl-a ( 7.5 μg/L). These models can be useful for improving lake management and providing early warnings regarding the problem of eutrophication.
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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