对机器学习在水质评估中的应用进行了审查
Mengyuan Zhu1, Jiawei Wang1, Xiao Yang1
1State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China.
Eco-Environment & Health
|December 11, 2023
概括
机器学习 (ML) 为复杂的水生环境挑战提供了强大的数据驱动解决方案. 本次审查强调了ML在水质评估和管理中的应用,为未来的创新铺平了道路.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 水资源管理 水资源管理
背景情况:
- 水生环境产生了庞大的数据集,需要先进的分析工具.
- 传统模型与水系统的复杂,非线性动力学作斗争.
- 机器学习 (ML) 为与水有关的研究提供了高效的数据驱动方法.
研究的目的:
- 审查ML算法在评估各种水环境中的水质方面的多种应用.
- 探索ML在水处理,管理,污染控制和生态系统安全方面的作用.
- 提出在水环境研究中对ML的未来方向.
主要方法:
- 对ML在水质评估中的应用进行文献综述.
- 对ML模型在地表水,地下水,饮用水,污水和海水中的性能进行分析.
- 综合当前的ML实践和识别新兴趋势.
主要成果:
- ML有效地分析,分类和预测水质参数.
- 与传统方法相比,ML模型在处理复杂的非线性问题方面表现优越.
- 成功的ML应用包括水处理,污染控制和流域管理.
结论:
- 机器学习是理解和管理水生环境的变革性工具.
- ML为改善水质和确保流域生态系统安全提供了巨大的潜力.
- 未来的研究应该集中在扩大ML应用和开发用于水环境的新算法上.
