人工智能如何净化城市河流
研究人员开发了一种新的机器学习系统，以提高下水道-河流系统模型的准确性和效率。他们最新出版物中详细介绍了这种创新方法，有望显着减少参数校准时间并提高预测城市水污染的模型精度。
由于大量的计算需求和有限的监测数据，将下水道系统和城市河流整合成一个综合模型的复杂性长期以来一直面临着挑战。传统的校准方法无法有效应对这些挑战。
最近发表在《环境科学与生态技术》 (2024 年第 18 卷)上的一项研究介绍了一种先进的机器学习系统，旨在提高下水道-河流系统的准确性和效率造型。这项创新技术显着减少了参数校准所需的时间，并提高了城市水污染预测的精度。
这项突破性研究的核心是两种先进技术的巧妙结合：蚁群优化 (ACO) 和长短期记忆 (LSTM) 网络，并集成到机器学习并行系统 (MLPS) 中。 ACO 的灵感来自蚂蚁的觅食行为，以寻找最有效的路径，此处应用于在水模型的复杂参数空间中导航。与此同时，LSTM 网络(一种循环神经网络)擅长识别序列数据中的模式，使其成为了解下水道-河流系统中污染物的时间动态的理想选择。通过结合这些技术，研究人员制作了一种能够对下水道河流模型进行快速、精确校准的 MLPS。传统方法通常既麻烦又耗时，无法与这种新方法的效率或准确性相媲美。具体来说，MLPS 将校准时间从可能数月大幅减少到仅仅几天，而不会牺牲模型准确预测污染水平的能力。
强调
通过模型代理和算法优化建立了模型标定方法。
基于流程的模型和机器学习以独特的方式交互。
基于集成过程的模型的优化时间可以节省89.94%。
基于有限的数据可以提高复杂模型的准确性。
该研究的主要作者 Yu Tian 博士表示：“将蚁群优化和长短期记忆算法集成到我们的机器学习并行系统中，代表了环境管理方面的重大飞跃。它可以实现快速、准确的模型校准利用有限的数据，为城市水系统规划和污染控制开辟了新途径。”
MLPS 为准确模拟城市水质提供了强大的解决方案，这对于有效的环境管理至关重要。它快速适应新数据和场景的能力使其成为城市规划者和环境科学家的宝贵工具，有助于制定有针对性的污染控制策略和可持续水管理实践。
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