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Einsatz von KI zur Vorhersage und zum Management biomedizinischer Abfälle

Name: Einsatz von KI zur Vorhersage und zum Management biomedizinischer Abfälle
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Bol In dieser Studie wurden KI-Modelle, darunter SVM, ET und GPR, zur Vorhersage der BMW-Erzeugung in den indischen Bundesstaaten eingesetzt. Zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit wurde PCA, eine wichtige Methode zur Merkmalsextraktion, verwendet, was zu einem PCA-basierten Hybridmodell führte, das aus dem leistungsstärksten Ansatz abgeleitet wurde. Die Modellleistung wurde anhand der Kennzahlen RMSE und R² bewertet. Eine Pearson-Korrelationsanalyse in Verbindung mit zweiseitigen Signifikanztests validierte die statistischen Zusammenhänge zwischen den Variablen und den vorgeschlagenen Merkmalen zur BMW-Erzeugung. Eine mit nichtlinearen Techniken durchgeführte Sensitivitätsanalyse sowie die Bewertung von acht verschiedenen Modellen lieferten wertvolle Erkenntnisse.

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In dieser Studie wurden KI-Modelle, darunter SVM, ET und GPR, zur Vorhersage der BMW-Erzeugung in den indischen Bundesstaaten eingesetzt. Zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit wurde PCA, eine wichtige Methode zur Merkmalsextraktion, verwendet, was zu einem PCA-basierten Hybridmodell führte, das aus dem leistungsstärksten Ansatz abgeleitet wurde. Die Modellleistung wurde anhand der Kennzahlen RMSE und R² bewertet. Eine Pearson-Korrelationsanalyse in Verbindung mit zweiseitigen Signifikanztests validierte die statistischen Zusammenhänge zwischen den Variablen und den vorgeschlagenen Merkmalen zur BMW-Erzeugung. Eine mit nichtlinearen Techniken durchgeführte Sensitivitätsanalyse sowie die Bewertung von acht verschiedenen Modellen lieferten wertvolle Erkenntnisse.

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