使用机器学习和区块链技术安全的水质预测系统.

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 计算机科学 计算机科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 淡水是一种稀缺的资源,全球只有2-3%可用.
• 污水,废物和工业废水造成的污染威胁到淡水体.
• 保持水质对于人类生存和生态系统健康至关重要.

研究的目的:

• 开发一个安全而准确的系统来预测水质参数.
• 评估各种机器学习模型的性能,以预测水质.
• 整合区块链技术,以提高水质数据管理的安全性.

主要方法:

• 机器学习模型包括线性回归,通用线性模型,线性差异分析 (LDA),支持矢量机 (SVM),分类和回归树和随机森林.
• 地理坐标 (度和经度) 被用作预测的输入.
• 区块链技术,安全哈希算法-256 (SHA) 和Rivest-Shamir-Adleman (RSA) 用于安全和数据传输.

主要成果:

• 与其他模型相比,随机森林 (RF) 算法显示出更高的预测准确性.
• 射频实现了0.56的平均绝对误差,0.33的平均平方误差和0.56的根平均平方误差.
• 区块链的整合确保了安全的预测过程与经过验证的授权人员.

结论:

• 机器学习,特别是随机森林,为水质预测提供了强大的解决方案.
• 区块链技术为管理和验证水质数据提供了一个安全的框架.
• 这种综合系统可以有助于减少污染和改善整体水质.