Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Effectively remediating groundwater contamination relies on the precise determination of its sources. In recent years, a growing research focus has been placed on concurrently estimating hydrogeological characteristics and locating pollutant origins. However, the identification of precise synergistic identification of point and areal contamination sources of groundwater and combined hydrogeological parameters has not been effectively solved. This study developed an inversion framework that integrates machine learning surrogates with the artificial hummingbird algorithm (AHA). The surrogate models approximating the simulation system were constructed using both backpropagation neural networks (BPNN) and Kriging techniques. The AHA was then employed to solve the optimized model, and its performance was benchmarked against particle swarm optimization (PSO) and the sparrow search algorithm (SSA). The applicability of this inversion framework was assessed by application to point sources of contamination (PSC) and areal source contamination (ASC). The robustness of the framework was verified through application to scenarios with different noise levels. The results showed that surrogate model constructed by the BPNN method provided estimates that were closer to those of the simulation model in comparison to the kriging method, coefficient of determination (R<sup>2</sup>) is 0.9994 and mean relative error (MRE) is 3.70 % in PSC, and R<sup>2</sup> is 0.9989 and MRE is 4.48 % in ASC. The performance of the AHA exceeded those of the PSO and the SSA. In PSC, MRE of the identification result is 1.58 %; In ASC, MRE of the identification result is 2.03 %, with the AHA able to rapidly and accurately identify the global optimum and improve the inversion efficiency. The proposed inversion framework was demonstrated to apply to both groundwater PSC and ASC problems with strong robustness, providing a reliable basis for groundwater pollution remediation and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».