基于人工神经网络方法的总悬浮固体污染水质分类

本研究探讨了人工神经网络框架在分析固体引起的水污染中的应用。悬浮固体造成的水污染带来了显著的环境和健康风险。传统的污染水平评估和预测方法通常耗时且资源密集。为应对这些挑战，我们开发了一个模型，利用来自总悬浮固体的综合水质数据集。采用迁移学习方法，使用对应不同总悬浮固体浓度的数据训练了一个卷积神经网络，旨在基于各种输入变量准确预测低、中、高污染水平。我们的模型表现出高预测精度，在速度和可靠性方面均优于传统统计方法。结果表明，人工神经网络框架可作为实时监测和管理水污染的有效工具，促进主动决策和政策制定。该方法不仅增强了我们对污染动态的理解，也凸显了机器学习技术在环境科学中的潜力。