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环境问题预测的人工神经网络技术综述( A review of artificial neural network techniques for environmental issues prediction )
K Han Y Wang
更聪明的世界需要更多的努力，以有目的的管理和使用技术，科学，人工智能和人工神经网络，作为他们的产品。便利收集有益信息的主要工具之一是审查目标领域的出版物。为此，本文试图对人工神经网络在水质和污染研究中应用的最新趋势和创新点进行分类。2011-2020年水污染和水质预测建模中最常用的方法是BPNN和正态MLP。对ANN、RBFNN、LSTM和CNN等其他分析方法进行了比较，以求出准确的结果。此外，随着物联网（IoT）的出现和发展，观察到物联网作为一种实时收集相关数据的技术，自2016-2017年以来出现在水质分析中，在2019年和2020年得到越来越多的使用。此外,文献综述表明,pH值、化学需氧量和生化需氧量是最主要的水质指标。从地区来看，中国的司机是过去十年调查最多的地区，其次是印度和土耳其。
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