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Artículo

Construction and Application of Recognition Model for Black-Odorous Water Bodies Based on Artificial Neural NetworkConstrucción y aplicación de un modelo de reconocimiento para cuerpos de agua negros y malolientes basado en redes neuronales artificiales.

Resumen

En las industrias del medio ambiente acuático, construcción e ingeniería civil, los gemelos digitales se han convertido gradualmente en una solución popular en los últimos años, y en los gemelos digitales, la predicción precisa de datos y el reconocimiento de categorías son partes importantes de ello. La red neuronal artificial (RNA), un modelo de datos ampliamente utilizado, puede identificar con precisión las relaciones no lineales en el medio ambiente acuático. En este documento, se estableció un modelo de reconocimiento para cuerpos de agua con mal olor basado en RNA para identificar directamente la descripción sensorial de los cuerpos de agua. Este estudio utilizó datos de calidad del agua y descripciones sensoriales (color y olor) como muestras para entrenar redes neuronales de retropropagación (BP). Los resultados del entrenamiento muestran que la precisión de los modelos de color y olor alcanza el 86.7% y el 85.8%, respectivamente. Por lo tanto, se puede sugerir que la descripción sensorial puede ser reconocida con precisión por la red neuronal de retropropagación. Los resultados de

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