原子力科学・発電技術ジャーナル

水資源工学における人工ニューラルネットワークのアーキテクチャと用途：インフラストラクチャとアプリケーション

P アナンダン、S キルバカラン、M.ロシュニ サンカ 、N ジータンジャリ、アミット クマール、シヴァクマール ポンヌサミー

今日の世界では、飲料水管理は重要な関心事です。地下水パラメータの評価における重要な要素には、酸素濃度 (DO)、生物学的酸素要求量 (BOD)、pH、大腸菌群数 (TCO)、温度 (Temp) などがあります。南インドのプドゥチェリー地域のシルヴァニ川では、これらの特性を予測することが私たちの目標です。さまざまなデータ間の複雑な関係をシミュレートするための便利なコンピューター手法は、畳み込みニューラルネットワークです。ANNネットワークは2019年から2021年までの情報を使用してトレーニングされ、2020年の水質汚染予測が行われました。結果は、インドで長年確立されている水質指数 (WQI) と一致しています。このANN方式は、川の水質を評価するための現実的で使いやすい手法です。