مروری بر کاربرد هوش مصنوعی در مدل سازی کیفیت آب

در سال های اخیر، استفاده از مدل های هوش مصنوعی در مدل سازی کیفیت آب به طور فزاینده ای محبوب شده است. این امر به این دلیل است که مدل های هوش مصنوعی قادر به پردازش حجم زیادی از داده ها به سرعت و با دقت بالا هستند، که این امکان را فراهم می کند تا روندها و الگوهایی در داده های کیفیت آب شناسایی شوند که ممکن است با روش های سنتی دشوار باشد. با پیشرفت تکنولوژی محاسبات، از مدل های عددی به طور گسترده ای برای شبیه سازی جریان ها و کیفیت آب در محیط های ساحلی استفاده می شود. با این حال، تمرکز سنتی بر رویه های الگوریتمی برای حل مسائل خاص بوده است. این مدل های عددی به اندازه کافی کاربرپسند نیستند و انتقال دانش در تفسیر مدل را به خوبی انجام نمی دهند، که این موضوع منجر به محدودیت های قابل توجهی در استفاده از مدل ها و ایجاد فاصله بین توسعه دهندگان مدل و کاربران عملی می شود. انتخاب یک مدل عددی مناسب برای کاربران مبتدی بسیار دشوار است. بنابراین، ضروری است که دانش موجود در مورد استفاده از مدل ها به راحتی در دسترس باشد و امکان تنظیم هوشمند پارامترهای کالیبراسیون فراهم شود. پیشرفت های اخیر در زمینه هوش مصنوعی این امکان را فراهم کرده است که فناوری ها با سیستم های مدل سازی عددی یکپارچه شوند و این شکاف ها پر شوند. هدف این مقاله بررسی وضعیت فعلی ادغام هوش مصنوعی در مدل سازی کیفیت آب است. الگوریتم ها و روش های مورد بررسی شامل سیستم های مبتنی بر دانش، الگوریتم های ژنتیک، شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم های استنتاج فازی هستند. این تکنیک ها می توانند به طور همزمان به مدل یکپارچه کمک کنند و با یکدیگر تضادی نداشته باشند.

مروری بر کاربرد هوش مصنوعی در مدل سازی کیفیت آب Keywords:

هوش مصنوعی , مدل های عددی , شبیه سازی کیفی , الگوریتم ژنتیک , شبکه عصبی مصنوعی , سیستماستنتاج فازی