A Systematic Review of Machine Learning Algorithms in Groundwater Level Simulations and Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Over two billion individuals worldwide rely on subterranean water as their primary reservoir of clean water. Ensuring the sustainable management of this heavily burdened resource necessitates a comprehensive quantitative evaluation of groundwater reserves. This becomes even more critical as water resources face escalating demands resulting from socioeconomic growth, population expansion, and the impacts of climate change. This research paper undertakes an extensive investigation in the context of a special issue dedicated to the utilization of machine learning (ML) algorithms for modeling and predicting groundwater levels (GWL). It offers a concise overview of prevalent Machine Learning(ML) techniques, encompassing their general architecture, key hyper-parameters, methods for fine-tuning, and strategies for optimal feature selection. Drawing insights from the scrutiny of 170 research papers across three prominent onlinedatabases, our findings indicate that well-constructed machine-learning models exhibit a commendable capacity for accurately modeling and predicting groundwater levels. Based on our review we realized that the utilization of machine learning to model GWLs is quite common. Typically, past groundwater levels are used as input data, and artificial neural networks (ANN) are a popular choice for this purpose. Our review of existing research provides a useful guide for researchers interested in applying machine learning algorithmsfor groundwater level modeling and forecasting. We also suggest new methods to improve modeling quality and highlight areas for future research in this field.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».