CC BY
0NORAVSHAN XULOSA TIZIMI YORDAMIDA SUV SIFATI INDEKSINI BASHORAT QILISH
Quzibayev Xudayshukur Shavkat o'g'li
TATU doktorant https://doi.org/10.5281/zenodo.11401318
Annotatsiya. Shaxtalar yaqinidagi er osti suvlari og'ir minerallar, mikroorganizmlar, kislotalilik, ishqoriylik va toksiklik bilan juda ifloslangan. Bundan tashqari, dehqonchilik uchun qo'llaniladigan o'g'itlar er osti suvlariningpH va nitrat kontsentratsiyasiga ta'sir qiladi. Buning uchun joriy tadqiqot suv sifatini bashorat qilish uchun samarali yondashuvni taklif qiladi, ya'ni adaptiv tarmoq loyqa xulosalar tizimi (ANFIS). Suv sifatini baholash uchun ishlatiladigan parametrlar odatda bog'langanligi sababli, baholashni oqlab bo'lmaydi. Natijada, asosiy komponentlar tahlili va varimax aylanishidan foydalangan holda, parametrlar o'zaro bog'liq emas. O'zaro bog'liq bo'lmaganparametrlar qiymatlarining loyqalanishi ma'lumotlarniyig'ish va sinovdan o'tkazishda noaniqlik va noaniqlikni hisobga oladi. ANFISning gibrid o'rganish texnikasi a'zolik funksiyasini optimal taqsimlash va samarali qoidalar bazasini yaratish uchun qo'llaniladi.
Kalit so'zlar: WQI, Suv sifati, Neyro loyqa xulosalar tizimi, loyqa mantiq, bashorat.
Аннотация. Подземные воды вблизи шахт сильно загрязнены тяжелыми минералами, микроорганизмами, кислотностью, щелочностью и токсичностью. Кроме того, удобрения, используемые в сельском хозяйстве, влияют на pH и концентрацию нитратов грунтовых вод. С этой целью в настоящем исследовании предлагается эффективный подход к прогнозированию качества воды, а именно адаптивная сетевая система нечеткого вывода (ANFIS). Поскольку параметры, используемые для оценки качества воды, обычно коррелируют, такая оценка не может быть оправдана. В результате при использовании анализа главных компонентов и варимаксного вращения параметры не коррелируют. Фаззификация некоррелированных значений параметров учитывает неопределенность и неопределенность при сборе и тестировании данных. Метод гибридного обучения ANFIS используется для оптимального распределения функции принадлежности и создания эффективной базы правил.
Ключевые слова: WQI, качество воды, система нейронечеткого вывода, нечеткая логика, прогнозирование.
Abstract. Heavy minerals, microbes, acidity, alkalinity, and toxicity are among the many contaminants that severely contaminate the groundwater around mines. Moreover, the pH and nitrate content of groundwater are impacted by fertilizers used in agriculture. To this end, the current study proposes the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS), an efficient method for the prediction of water quality. An evaluation cannot be justified since the measures used to determine the quality of water are usually interconnected. Consequently, the parameters are uncorrelated using varimax rotation and principal component analysis. The uncorrelated parameter values' fuzzification takes into consideration errors and uncertainties in the data collection and testing processes. To create an effective rule and an ideal membership function distribution, ANFIS's hybrid learning approach is applied.
Key words: fuzzy reasoning, forecasting, neuro fuzzy inference system, the quality of water, and the water quality parameter.
Kirish. Sanoat, qishloq xo'jaligi va insoniyat foydalanishi uchun yer osti suvlarini o'rganish suvga bo'lgan ehtiyojdan kelib chiqadi. Er osti suv resurslari tabiiy ravishda geokimyoviy jarayonlar yoki yer usti oqindilari natijasida ifloslanishi mumkin. Umuman olganda, ochiq qazilgan quduqlar ichimlik suvining eng kambag'al manbalaridan biri hisoblanadi. Er osti suvlarida ko'pchilik metallarning kontsentratsiyasi ancha past bo'lib, birinchi navbatda ob-havo va mineralogiya bilan bog'liq bo'lib, atrof-muhit omillariga ta'sir qilmaydi. Er osti suv omborining suv tarkibi suv tarkibini o'zgartirishi mumkin bo'lgan tog 'jinslarida topilgan minerallar bilan o'tish va reaktsiyalar tufayli o'zgaradi. Shuning uchun suv sifatini nazorat qilish va boshqarish ko'p jihatdan suv sifatini tushunishga va suv sifati indeksini (WQI) baholashga bog'liq. WQI ko'pincha suv sifatining ko'plab xususiyatlarini tushunarli indeksga aylantirish uchun o'lchov vositasi sifatida qaraladi. pH, TDS, qattiqlik, kaltsiy, xlorid, magniy, DO, loyqalik, umumiy ishqoriylik, BOD, temir va sulfat kabi omillarni hisobga olgan holda bashorat qilish kuchini oshiradigan ANFISdan foydalanish kutilmoqda. ANFIS tizimiga kirish sifatida taqdim etish uchun parametrlar orasidagi korrelyatsiya tekshirildi va korrelyatsiya qilinmagan asosiy komponentlarga tarjima qilindi.
WQI hisoblash. Suv sifati indeksini yaratishda turli belgilarning ahamiyati suvdan maqsadli foydalanishga qarab farqlanadi va parametrlar ularning inson iste'moli uchun maqbulligi nuqtai nazaridan tekshiriladi. Hindiston Tibbiyot tadqiqotlari kengashi ichimlik suvi (ICMR) uchun "standartlar" (turli ifloslantiruvchi moddalarning ruxsat etilgan qiymatlari) ni tavsiya qiladi. Jahon sog'liqni saqlash tashkiloti (VOZ), Hindiston standartlari instituti (ISI), Amerika Qo'shma Shtatlari sog'liqni saqlash xizmatlari (USPHS) va Evropa iqtisodiy hamjamiyatining (EEC) standartlari mavjud bo'lmaganda ICMR standartlari o'rniga keltirilgan.
O'zaro bog'liqlik suv sifatining uchinchi parametrlari uchun sifat reytingini (qi) beradi:
Vi
qi =--100
si
bu erda si - i-chi parametrning standart ruxsat etilgan qiymati va vi - ma'lum bir namunaviy stantsiyadagi i-parametrning qiymati. Ushbu formula ifloslantiruvchi (agar bu parametrning qiymati ichimlik suvi uchun ruxsat etilgan maksimal qiymatga teng bo'lsa, qi 100 va i parametr) suvda mavjud bo'lmaganda kafolat beradi. Natijada, suv i-chi ifloslantiruvchi bilan qanchalik ifloslangan bo'lsa, qi qiymati shunchalik yuqori bo'ladi. Biroq, pH va DO sifat ko'rsatkichlarini boshqarishda ayniqsa ehtiyot bo'lish kerak. Ichimlik suvi uchun maqbul bo'lgan pH diapazoni 7,0 dan 8,5 gacha.
Natijada, pH sifati darajasi bo'lishi mumkin
RpH
VpH - 7
100
L8.5 - 7.0J
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) va loyqa xulosalar tizimlari (FIS) adaptiv neyro-loyqa xulosalar tizimida (ANFIS) ulangan. Loyqa mantiq va neyron tarmoq ikkita qo'shimcha texnologiyadir. Neyron tarmoq kirish va fikr-mulohazalardan o'rganishi mumkin bo'lsa-da, tarmoq kashf etgan bilim yoki naqshni tushunish qiyin bo'ldi. Biroq, noaniq
1-rasm ANFIS tizimining tipik arxitekturasi Sugeno va Kang (1988) tomonidan ta'kidlanganidek, ikkita qoida birinchi tartibli Takagi, Sugeno va Kang (TSK) loyqa interfeys tizimini ko'rib chiqishda loyqa modelni o'z ichiga oladi.
Qoida 1: Agar x = A1 va y=Bi u holda f = pix + qiy + ri Qoida 2: Agar x A2 va y=B2 u holda f =p2x + qiy + r2 Asosiy komponentlar tahlili (PCA), asosiy komponentlar tahlili (PCA) bo'limida batafsil tavsiflanganidek, suv sifati ko'rsatkichlari bo'yicha to'plangan ma'lumotlarni normallashtirgandan so'ng amalga oshiriladi. Normallashtirilgandan so'ng tanlangan asosiy komponentlar ANFIS tizimiga yuboriladi. WQI ni hisoblash bo'limida sanab o'tilgan bosqichlarga muvofiq aniqlangan WQI har bir ma'lumot to'plami uchun chiqishdir. Ma'lumotlarning o'quv va sinov to'plamlari umumiy eksperimental ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga oladi. 5-jadvalda ko'rsatilganidek, jami 120 ta ma'lumotlar to'plamidan foydalanilgan. 120 ta ma'lumotlardan 30 tasi sinov ma'lumotlari, qolgan 90 tasi esa o'quv ma'lumotlari sifatida qabul qilinadi. Besh qatlamli ANFIS modeli o'qitiladi. muhokamasiga muvofiq qurilgan. Trening davomida ikkinchi qavatdagi tugunlar soni asta-sekin ikkitadan ko'tariladi. Tugunlar soni ettitaga ko'paytirilsa, xato yaqinlashib (kamaymoqda) ekanligi ko'rsatilgan. Natijada, ikkinchi qatlamda etti tugun o'rnatiladi va ko'proq tahlil qilinadi. Bitta kirish, uchta yashirin va bitta chiqish qatlami beshta qatlamga berilgan nomlardir. 4-rasmda ANFIS algoritmini o'z ichiga olgan butun usul uchun oqim sxemasi ko'rsatilgan. Tarmoqni boshqarish uchun MATLAB platformasida ishlovchi Pentium IV ish stoli kompyuteridan foydalanildi. Loyqa a'zolik funksiyasi chiqish uchun doimiy turdagi a'zolik funksiyasi va kirishlar uchun Gauss tipidagi a'zolik funksiyasi (guessmf) yordamida yaratiladi.
Natijalar. Qoldiq tahlilini o'tkazish uchun o'quv va sinov ma'lumotlar to'plamining haqiqiy va kutilayotgan WQI qoldiqlari hisoblab chiqiladi. Qoldiqlar markaz chizig'i bo'ylab bir tekis taqsimlanganligi aniqlanadi. Natijada, ma'lumotlar WQI va sifat ko'rsatkichlari o'rtasida chiziqli emasligini va yaxshi o'qitilgan, sinovdan o'tgan va o'zaro bog'liqligini da'vo qilish mumkin.
3-rasm.FIS xulosalar tizimining a'zolik funksiyasi
4-rasm. (Rangli onlayn) Bashorat qilingan va haqiqiy WQI taqsimoti (test) Xulosalar. Suvning singib ketishi va jinsdagi minerallar bilan o'zaro ta'siri er osti suvlari omboridagi suv tarkibini o'zgartirishi mumkin. Tabiiy nurash metallarning ifloslanishiga sabab bo'ladi va antropogen faoliyat metallarni sog'liq va atrof-muhitni tashvishga soladi. Er osti suvlarining ifloslanishi inson salomatligiga keng ta'sir ko'rsatganligi sababli, uni boshqarish hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'ldi. Natijada, suv sifatini tushunish va suv sifati indeksini (WQI) baholash suv sifatini boshqarish va nazorat qilish uchun juda muhimdir.
5-rasm. Bashorat qilingan va haqiqiy ma'lumotlarning o'zaro bog'liqligi (sinov).
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO'YXATI
1. T. Urazmatov, K. Kuzibaev, K. Otamuratov, A. Gulomov "Methods for determining the resources needed to create MapReduce computational models" AIP Conference Proceedings, pp. 102-108, 2024 http://dx.doi.org/10.1063/5.0190710
2. S. Iskandarov, F. Jumaniyazov, T. Urazmatov, Kh. Kuzibaev "Development of information transmission structure based on visible communication" AIP Conference Proceedings, pp. 100-102, 2024 http://dx.doi.org/10.1063Z5.0181910
3. T. Q. Urazmatov, X. S. Kuzibayev MapReduce and Apache spark: technology analysis, advantages and disadvantages Journal of Physics: Conference Series, pp. 202-208, 2022 https://doi.org/10.1088/1742-6596/2373/5/052008
4. O. Djumanazarov, A. Vaananen, K. Haataja, P. Toivanen, "An overview of IoT-based architecture model for Smart Home Systems" 21st International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. December 13-15,2021.ISSN pp. 2367-3370, https://doi.org/10.1007/978-3-030-96308-8_65.
5. Brown, A., Matlock, M. D.: A review of water scarcity indices and methodologies. White Pap. 106(1), 19 (2011).
6. Bhargava, D. S.: Use of a water quality index for river classifica- tion and zoning of Ganga River. Environ. Pollut. Ser. B Chem. Phys. 6, 51-67 (1983).
