核能科学与发电技术学报

水资源工程中人工神经网络的架构和用途：基础设施和应用

P Anandan、S Kirubakaran、M.Roshni Thanka 、N Geethanjali、Amit Kumar 和 Sivakumar Ponnusamy

在当今世界，饮用水控制是一个关键问题。地下水参数评估中的一些基本因素是氧浓度 (DO)、生物需氧量 (BOD)、pH、总大肠菌群 (TCO) 和温度 (Temp)。在印度南部本地治里地区的 Siruvani 河，我们的目标实际上是预测这些特征。卷积神经网络是一种用于模拟不同数据之间复杂连接的有用计算机方法。使用 2019 年至 2021 年的信息对 ANN 网络进行训练，并对 2020 年进行了水污染预测。结果符合印度早已建立的水质指数 (WQI)。这种 ANN 方法是一种评估河流水质的现实且易于使用的技术。