KCI등재
머신러닝 기법을 활용한 낙동강 중류 지역의 Chl-a 예측 알고리즘 비교 연구(수질인자 및 수량 중심으로) = Comparison of machine learning algorithms for Chl-a prediction in the middle of Nakdong River (focusing on water quality and quantity factors)
저자
이상민 (부경대학교 환경공학과) ; 박경덕 (부경대학교 환경공학과) ; 김일규 (부경대학교) ; Lee, Sang-Min ; Park, Kyeong-Deok ; Kim, Il-Kyu 연구자관계분석
발행기관
학술지명
상하수도학회지(Journal of the Korean Society of Water and Wastewater)
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2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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277-288(12쪽)
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In this study, we performed algorithms to predict algae of Chlorophyll-a (Chl-a). Water quality and quantity data of the middle Nakdong River area were used. At first, the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. We extracted ten factors of high importance for water quality and quantity data about the two weirs. Algorithms predicted how ten factors affected Chl-a occurrence. We performed algorithms about decision tree, random forest, elastic net, gradient boosting with Python. The root mean square error (RMSE) value was used to evaluate excellent algorithms. The gradient boosting showed 10.55 of RMSE value for the Gangjeonggoryeong (GG) site and 11.43 of RMSE value for the Dalsung (DS) site. The gradient boosting algorithm showed excellent results for GG and DS sites. Prediction value for the four algorithms was also evaluated through the Receiver operating characteristic (ROC) curve and Area under curve (AUC). As a result of the evaluation, the AUC value was 0.877 at GG site and the AUC value was 0.951 at DS site. So the algorithm's ability to interpret seemed to be excellent.
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2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.2 | 0.2 | 0.21 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.19 | 0.15 | 0.342 | 0.01 |
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