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基于人工智能的水质建模与预测( Modelling and Prediction of Water Quality by Using Artificial Intelligence )
MH Al-Adhaileh FW Alsaade
人工智能方法可以显著降低供水和卫生系统的成本，并有助于确保符合饮用水和废水处理的质量。因此，对水质进行建模和预测以控制水污染已成为研究的热点。该系统的创新之处在于开发一种高效的饮用水监测系统，以确保一个可持续和友好的绿色环境。本文将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)算法应用于水质指数的预测。采用前馈神经网络(FFNN)和K-近邻进行水质分类。该数据集有八个重要参数，但七个参数被认为显示了重要值。提出的方法是基于这些统计参数开发的。预测结果表明，ANFIS模型对WQI值具有较好的预测效果。然而，FFNN算法在水质分类(WQC)中获得了最高的准确率（100%）。此外，ANFIS模型能够准确预测WQI，FFNN模型对WQC的分类具有良好的鲁棒性。此外，在测试阶段，ANFIS模型预测WQI的回归系数为96.17%，FFNN模型预测WQC的准确率最高（100%）。该方法利用先进的人工智能技术，可以帮助水处理和管理。
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