A data-driven method for detecting and diagnosing causes of water quality contamination in a dataset with a high rate of missing values

Raymond Houé Ngouna (1) , Romy Ratolojanahary (1) , Kamal Medjaher (1) , Fabien Dauriac (2) , Mathieu Sebilo (3, 4) , Jean Junca-Bourié (5)

1 LGP - Laboratoire Génie de Production
2 CA 66 - Chambre d'Agriculture des Pyrénées Orientales
3 iEES Paris - Institut d'écologie et des sciences de l'environnement de Paris
4 IPREM - Institut des sciences analytiques et de physico-chimie pour l'environnement et les materiaux
5 Agence de l'Eau Adour-Garonne

Domaines: Informatique [cs]

Raymond Houé Ngouna, Romy Ratolojanahary, Kamal Medjaher, Fabien Dauriac, Mathieu Sebilo, et al.. A data-driven method for detecting and diagnosing causes of water quality contamination in a dataset with a high rate of missing values. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020, 95, pp.103822 -. ⟨10.1016/j.engappai.2020.103822⟩. ⟨hal-03492063⟩