Graph-Based Deep Learning Model for Forecasting Chloride Concentration in Urban Streams to Protect Salt-Vulnerable Areas
Notice bibliographique
Résumé
In cold-climate regions, road salt is used as a deicer for winter road maintenance. The applied road salt melts ice and snow on roads and can be washed off through storm sewer systems into nearby urban streams, harming the freshwater ecosystem. Therefore, aiming to develop a precise and accurate model to determine future chloride concentration in the Credit River in Ontario, Canada, the present work makes use of a “Graph Neural Network”–“Sample and Aggregate” (GNN-SAGE). The proposed GNN-SAGE is compared to other models, including a Deep Neural Network-based transformer (DNN-Transformer) and a benchmarking persistence model for a 6 h forecasting horizon. The proposed GNN-SAGE surpassed both the benchmarking persistence model and the DNN-Transformer model, achieving RMSE and R2 values of 51.16 ppb and 0.88, respectively. Additionally, a SHAP analysis provides insight into the variables that influence the model’s forecasting, showing the impact of the spatiotemporal neighboring data from the network and the seasonality variables on the model’s result. The GNN-SAGE model shows potential for use in the real-time forecasting of water quality in urban streams, aiding in the development of regulatory policies to protect vulnerable freshwater ecosystems in urban areas.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».