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학술저널
저자정보
고우석 ([주]ETWATERS) 윤춘경 (건국대학교 환경보건과학과) 이한필 ([주]ETWATERS) 황순진 (건국대학교 환경보건과학과) 이상우 (건국대학교 산림조경학과)
저널정보
한국물환경학회 한국물환경학회지 한국물환경학회지 제35권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
425 - 431 (7page)

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Recently, people have been attracting attention to the good quality of water resources as well as water welfare. to improve the quality of life. This study is a papers on the prediction of benthic macroinvertebrate index (BMI), which is a aquatic ecological health, using the machine learning based CFS (Correlation-based Feature Selection) method and the random forest model to compare the measured and predicted values of the BMI. The data collected from the Han River's branch for 10 years are extracted and utilized in 1312 data. Through the utilized data, Pearson correlation analysis showed a lack of correlation between single factor and BMI. The CFS method for multiple regression analysis was introduced. This study calculated 10 factors(water temperature, DO, electrical conductivity, turbidity, BOD, $NH_3-N$, T-N, $PO_4-P$, T-P, Average flow rate) that are considered to be related to the BMI. The random forest model was used based on the ten factors. In order to prove the validity of the model, $R^2$, %Difference, NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and RMSE (Root Mean Square Error) were used. Each factor was 0.9438, -0.997, and 0,992, and accuracy rate was 71.6% level. As a result, These results can suggest the future direction of water resource management and Pre-review function for water ecological prediction.
#Aquatic ecology #BMI #CFS #Correlation-based Feature Selection) #Machine Running #Random Forest

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참고문헌 (14)

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Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5 google schola Choi, J. H. / 1999 / Decision trees and its applications / Journal of The Korean Official Statistics 4(1):61~83 google schola Donigian, Jr. A. S. / 2000 / HSPF training workshop handbook and CD, Lecture #19, Calibraion and Verification Issures, Slide #L19-22 EPA Headquarters / US EPA google schola Hall, M. A. / 1999 / Correlation-based feature selection for machine learning google schola 김미림 / 2019 / 랜덤 포레스트를 활용한 대학생의 최초 취업 사교육 참여 시점별 특성 분석 / 교육연구논총 40(1):1~33 dbpia

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