Smart Ensemble Learning Framework for Predicting Groundwater Heavy Metal Pollution

Diese Studie entwickelt einen prädiktiven Rahmen zur Modellierung des Schwermetall-Verschmutzungsindex (HPI) im Grundwasser, der Antworttransformationen mit verschachteltem kreuzvalidiertem Ensemble-Maschinellem Lernen integriert. Ziel ist es, Herausforderungen durch statistische Komplexität und räumliche Heterogenität von Verunreinigungen zu überwinden, die herkömmliche Vorhersagemethoden beeinflussen.