A methodology for integrating time-lagged rainfall and river flow data into machine learning models to improve prediction of quality parameters of raw water supplying a treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rainfall and increased river flow can deteriorate raw water (RW) quality parameters such as turbidity and UV absorbance at 254 nm. This study aims to develop a methodology for integrating both time-lagged watershed rainfall and river flow data into machine learning models of the quality of RW supplying a drinking water treatment plant (DWTP). Spearman's rank non-parametric cross-correlation analyses were performed using both river flow and rain in the watershed and RW data from the water intake. Then, RW turbidity and RW UV254 were modelled, using a support vector regression (SVR) and an artificial neural network (ANN) under several prediction scenarios with time-lagged variables. River flow presented a very strong correlation with RW quality, whereas rainfall showed a moderate correlation. Time lags with maximum correlations between flow data and turbidity were a few hours, while for UV254, they were between 2 and 4 days, demonstrating varied time lags and a complex behaviour. The best performing scenario was the one that used time-lagged watershed rainfall and river flow as input data. The ANN performed better for both turbidity and UV254 than SVR. Results from this study suggest the possibility for new modelling strategies and more accurate chemical dosing for the removal of key contaminants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».