Stacked Bidirectional LSTM for Predicting Emission of Nitrous Oxide
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a stacked Bidirectional Long Short-Term Memory (BDLSTM) is proposed to predict the emission of Nitrous Oxide (N 2 O) from agricultural soils.The model is trained using the data collected by LI-COR soil-gas measurement equipment in Area X.O.Ottawa, Canada.With MSE as the loss function and Adam as the optimizer, the model is evaluated against mean absolute error(MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean square error(RMSE).In comparison with the MLP model, it is observed that the stacked BDLSTM model has superior performance.The model is trained on two thousand data points with an early stopping technique, which, in general, is used to avoid overfitting in a highly complex model.Although the overfitting is depressed with the early stopping technique, it is necessary to consider the trade-off between the computation efficiency and the prediction accuracy.In this study, two BDLSTM layers (each with 100 hidden nodes) would have achieved the optimal balance.Also, the experiment shows that if an unrelated feature is added to the input features, it will degrade the performance of the model, and the simulation also indicated that it is necessary to choose an appropriate number of time steps (12 time steps) to obtain the best prediction accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».