Исследование закономерностей вариации показателей качества воды реки Исеть с использованием нейросетевых методик pdf

Авторы

Розенталь Олег Моисеевич, д-р техн. наук, главный научный сотрудник, ФГБУН «Институт водных проблем Российской академии наук», Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, д. 3; ORCID: 0000-0001-6261-6060; e-mail: omro3@yandex.ru;
Федотов Владислав Харитонович, канд. хим. наук, доцент кафедры информационных систем, ФБОУ «Чувашский госуниверситет им. И.Н. Ульянова», Россия, 428015, Чебоксары, Московский просп., д. 15; ORCID: 0000-0001-8395-6849; e-mail: fvh@inbox.ru

Аннотация

Актуальность. Повышение эффективности управленческих решений с помощью современных методов искусственного интеллекта представляет интерес в связи с активным внедрением информационных технологий во всех отраслях экономики. Методы. Исследованы показатели качества речных вод с помощью технологии искусственных нейронных сетей, позволяющей строить регрессии, описываемые не только аналитической формой, доступной стандартным методам. Суть методики сводится к построению, с помощью пакета программ Statistica Neural Networks, искусственной нейросети достаточно хорошо аппроксимирующей экспериментально наблюдаемые зависимости, связанные с влиянием расхода воды, сезона и концентраций взвесей на концентрацию соединений железа и цветных металлов – меди, цинка, никеля. Результаты. Выполненные с использованием нейросетевых методик экологические исследования показали, что ряд динамических и химических характеристик воды р. Исеть в окрестностях Екатеринбурга взаимно скоррелированы. Наибольшие нейрокорреляции выявлены между концентрацией взвешенных частиц, а также расходом воды и соединениями металлов. Обнаруженные высокие веса нейросвязей исследованных показателей и значительные в ряде случаев множественные коэффициенты нейрокорреляции позволяют допустить влияние пульсаций скорости турбулентного речного потока на распределение загрязняющих воду веществ, характеризующееся, как известно, высокой вариабельностью. Предположительно такая вариабельность обусловлена сочетанием физико-химических процессов микроструктурной самоорганизации и турбулентности. Полученная информация может быть полезна для понимания природы вариабельности показателей состава и свойств воды и в дальнейшем для повышения эффективности прогноза качества водных ресурсов.

Ключевые слова

качество воды, производственные сбросы, гидрохимический створ, искусственные нейронные сети, нейросетевой анализ, р. Исеть

Ссылка для цитирования

Розенталь О.М., Федотов В.Х. Исследование закономерностей вариации показателей качества воды реки Исеть с использованием нейросетевых методик // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2023. № 6. С. 33–43. DOI: 10.35567/19994508_2023_6_3.
DOI: 10.35567/19994508_2023_6_3