تحقیق چگونه از ماشین لرنینگ در آلودگی آب استفاده می‌شود؟

« فهرست مطالب »
چکیده
فصل اول: مقدمه
1-1 بیان مسئله
2-1 اهمیت و ضرورت تحقیق
3-1 اهداف تحقیق

فصل دوم: مبانی نظری
1-2 یادگیری ماشین
1-1-2 درخت تصمیم
2-1-2 شبکه‌های عصبی مصنوعی
3-1-2 یادگیری عمیق
4-1-2 ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
5-1-2 شبکه بیزی
2-2 کاربرد ابزارهای یادگیری ماشین در شبکه‌های توزیع آب
1-2-2 تشخیص رویداد آلودگی
2-2-2 تشخیص منبع آلودگی
3-2-2 تخمین نیازآبی
4-2-2 شبیه‌سازی هیدرولیکی
5-2-2 شبیه‌سازی کیفی

فصل سوم: تشخیص آلودگی آب با یادگیری ماشین

1-3 بررسی رویکردهای حل مشکل آلودگی آب
2-3 شبکه عصبی
3-3 جنگل تصادفی
4-3 Adaboost

فصل چهارم: پیش‌بینی کیفیت آب با استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی

1-4 شبکه عصبی مصنوعی (ANN)
2-4 ماشین بردار پشتیبانی (SVM)
3-4 روش گروهی پردازش داده‌ها (GMDH)
4-4 توسعه مدل ها

فصل پنجم: کاربرد یادگیری ماشین برای محیط‌های مختلف آبی
1-5 کاربرد در آب‌های سطحی
2-5 کاربرد در آب‌های زیرزمینی
3-5 کاربرد در آب آشامیدنی
4-5 کاربردها در فاضلاب
5-5 کاربرد یادگیری ماشینی در محیط‌های دریایی
نتیجه‌گیری
منابع

چکیده
با افزایش سریع حجم داده‌ها در محیط آبی، یادگیری ماشین به ابزار مهمی برای تجزیه و تحلیل، طبقه‌بندی و پیش‌بینی داده‌ها تبدیل شده است. برخلاف مدل‌های سنتی مورد استفاده در تحقیقات مرتبط با آب، مدل‌های مبتنی بر داده‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی می‌توانند به طور مؤثر مسائل غیرخطی پیچیده‌تری را حل کنند. در تحقیقات محیط آب، مدل‌ها و نتایج حاصل از یادگیری ماشینی برای ساخت، نظارت، شبیه‌سازی، ارزیابی و بهینه‌سازی سیستم‌های مختلف تصفیه و مدیریت آب استفاده شده‌اند. علاوه بر این، یادگیری ماشینی می‌تواند راه‌حل‌هایی برای کنترل آلودگی آب، بهبود کیفیت آب و مدیریت امنیت اکوسیستم حوزه آبخیز ارائه دهد. در این مقاله، مواردی را شرح می‌دهیم که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارزیابی کیفیت آب در محیط‌های مختلف آبی مانند آب‌های سطحی، زیرزمینی، آب آشامیدنی، فاضلاب و آب دریا استفاده شده‌اند.