Improvement of the Low Resolution of the Dataset and Prediction of the Water Quality Using the SWAT-LSTM Hybrid Model
Notice bibliographique
Résumé
The river environment where people, animals, and plants exist together is a significant place to continue their own lives. Especially, since the river water quality directly impacts the survival of living things, it is crucial to effectively manage the quality of river water. To manage the river water quality effectively, it is important to make appropriate water quality management plans by accurately predicting the river water quality. Many researchers have utilized various tools for modelling the water quality of the river environment. Until now, river water quality has been modelled using the watershed model such as Soil and Water Assessment Tool (SWAT) [1], Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) [2], and QUAL2E [3]. However, those models are developed in the US government (United States Department of Agriculture and United States Environmental Protection Agency), so it is challenging work to adapt those models to Korean watershed direct. And nowadays, the application of Artificial Intelligence (AI) is gradually increasing, because of its high prediction accuracy, adaptability for non-linearity, and high speed rather than other methodologies Despite the increasing use of AI in river water quality modelling, a challenge is that AI requires high-resolution dataset for effective modelling. However, in Korea, the resolution of the dataset for water quality of river environment is low because of lack of the number of conducted water quality monitoring stations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».