| 이상치, 무작위 잡음 및 적대적 교란에 대한 견고성이 제한적입니다.
이상치에 대한 강건성
세 가지 모델 모두 이상치에 대한 민감도가 매우 높은 것으로 나타났는데, 이는 환경 데이터 세트에 극단적인 값(예: 폭풍으로 인한 오염 물질 급증, 센서 오작동, 측정 오류)이 흔히 존재한다는 점을 고려할 때 중요한 한계점입니다( 그림 3A ~3D 및 3G). 입력 변수에 10%~30%의 인위적 이상치( 방법 참조 )를 도입한 결과, 영양소 변수에서는 성능이 최대 28.3%, 풍화 변수에서는 19.6%, 용존 산소(DO)와 온도에서는 5% 미만으로 중간값 기준으로 감소했습니다. 가장 큰 영향을 받은 변수는 CO₂, 총 부유물질(TSS), 암모니아(NH₄⁺)입니다 . 모든 변수 에서 기준 예측 성능이 높을수록 입력 이상치에 대한 민감도가 낮아지는 강한 상관관계가 나타났습니다( r = 0.80~0.87, p < 0.001). 모델 유형 전반에 걸쳐 DeepONet은 데이터 손상 증가에 대해 가장 강력한 견고성을 보이는 반면(Theil-Sen 기울기 β = −1.2/10% 증가; 방법), Informer는 가장 빠르게 감소합니다( β = −3.8)( 그림 3 J). |
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