TY -的A2 Algalil法赫德Abd盟——Aldhyani Theyazn盟H - Al-Yaari,默罕默德盟——Alkahtani哈桑盟——Maashi Mashael PY - 2020 DA - 2020/12/30 TI -水质预测使用人工智能算法SP - 6659314六世- 2020 AB -在过去的几年,水质受到各种污染物。因此,建模和预测水质已成为非常重要的控制水污染。在这个工作中,开发先进的人工智能(AI)算法来预测水质指数(水质指数)和水质分类(WQC)。水质指数预测的人工神经网络模型,即非线性自回归神经网络(NARNET)和短期记忆(LSTM)学习算法,开发了。此外,三个机器学习算法,即支持向量机(SVM), K 最近的邻居的事例),和朴素贝叶斯,已经使用了WQC预测。使用数据集有7个重要参数,开发模型基于一些统计参数进行评估。结果表明,该模型能准确地预测水质指数和分类根据水质优越的鲁棒性。预测结果表明,NARNET模型表现略优于LSTM水质指数的预测价值和SVM算法取得了WQC预测的准确性(97.01%)最高。此外,NARNET和LSTM模型取得了类似的准确性测试阶段回归系数的微小差异( RNARNET = 96.17 % 和 RLSTM = 94.21 % )。这种承诺的研究可以对水管理作出了重大贡献。SN - 1176 - 2322你2020/6659314 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/6659314——摩根富林明,应用仿生学和生物力学PB - Hindawi KW - ER