Resumen

Con la creciente contaminacin del medio acutico ecolgico, el tratamiento del medio acutico ecolgico se ha convertido en el centro de atencin de todos. En la actualidad, existen muchos resultados de investigacin sobre la gobernanza del medio acutico, pero el efecto no es el ideal. Con el fin de controlar eficazmente el entorno hdrico ecolgico y promover el crecimiento econmico sostenible, esta investigacin combina algoritmos de inteligencia artificial y los aplica al proceso de gobernanza para explorar sus efectos de aplicacin y su impacto en el crecimiento econmico. En primer lugar, se disea el sensor medioambiental del mdulo correspondiente en funcin del factor del medio acutico, y se recogen los datos del contenido de oxgeno disuelto, la temperatura del agua, la turbidez, la temperatura y la humedad, y la concentracin de humo en el medio acutico. A continuacin, se utiliza el mtodo de prediccin dinmica de suavizado exponencial variable en el tiempo para predecir la calidad del agua, y se establece un modelo de prediccin de la calidad del agua. A continuacin, se utiliza la mquina de vectores soporte (SVM) para entrenar las muestras de datos recogidas, se utiliza el mtodo de clasificacin SVM basado en rboles de decisin para clasificar las muestras de datos, se establece un modelo de evaluacin de la calidad del agua y se utiliza el algoritmo de optimizacin de enjambre de partculas para optimizar el modelo de evaluacin. Colocar los sensores y los modelos de evaluacin predictiva establecidos en este diseo de investigacin en la gobernanza de un determinado tramo de ro, y recopilar datos relevantes de 7:00 a 18:00 del 11 de octubre de 2019. Y predecir y evaluar su calidad del agua. Los resultados experimentales muestran que el error absoluto medio de prediccin del contenido de oxgeno disuelto es del 0,97%, y el error absoluto medio de prediccin del contenido de fsforo es del 2,27%. Esto demuestra que la aplicacin de algoritmos de inteligencia artificial en el proceso de gobernanza medioambiental del agua ecolgica puede ayudar eficazmente a recopilar informacin efectiva y realizar predicciones y evaluaciones ms precisas de la calidad del agua, mejorando as la eficiencia de la gobernanza y promoviendo el crecimiento econmico sostenible.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Entorno ecológico del agua; Algoritmos de inteligencia artificial; Modelo de predicción de la calidad del agua; Máquina de vectores soporte; Método de clasificación SVM basado en árboles de decisión; Crecimiento económico sostenible.
• Keywords:Ecological water environment; Artificial intelligence algorithms; Water quality prediction model; Support vector machine; Decision tree-based SVM classification method; Sustainable economic growth