تحول در مدیریت آب‌های زیرزمینی با مدل‌های هوش مصنوعی ترکیبی: یک مقاله مروری

عنوان فارسی مقاله:تحول در مدیریت آب‌های زیرزمینی با مدل‌های هوش مصنوعی ترکیبی: یک مقاله مروری

چکیده

توسعه روش‌های محاسباتی نرم دقیق برای مدیریت آب‌های زیرزمینی، که شامل کیفیت و کمیت است، برای بهبود برنامه‌ریزی و مدیریت منابع آب بسیار مهم است. در ۲۰ سال گذشته، پیشرفت قابل توجهی در مدیریت آب‌های زیرزمینی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین ترکیبی (ML) به عنوان هوش مصنوعی (AI) حاصل شده است. اگرچه مقالات مروری مختلف پیشرفت‌هایی را در این زمینه گزارش کرده‌اند، منابع موجود باید مدیریت آب‌های زیرزمینی را با استفاده از ML ترکیبی پوشش دهد. هدف این مقاله مروری درک مدل‌های ترکیبی فعلی ML است که برای مدیریت آب‌های زیرزمینی و دستاوردهای حاصل شده در این حوزه استفاده می‌شوند. این شامل مدل‌های ترکیبی ML است که بیشترین استناد برای مدیریت آب‌های زیرزمینی از سال ۲۰۰۹ تا ۲۰۲۲ به کار گرفته شده‌اند. این مطالعه مقالات بررسی‌شده را خلاصه می‌کند، نقاط قوت و ضعف آن‌ها را برجسته می‌کند، معیارهای عملکرد به‌کار گرفته شده، و مدل‌های با بیشترین استناد شناسایی‌شده را نشان می‌دهد. شایان ذکر است که دقت به طور قابل توجهی افزایش یافته است که منجر به بهبود قابل توجه و نشان دادن یک نتیجه قوی شده است. علاوه بر این، این مقاله به تشریح توصیه‌هایی برای جهت گیری های تحقیقاتی آینده برای افزایش دقت مدیریت آب‌های زیرزمینی، از جمله مدل‌های پیش بینی و افزایش دانش مرتبط می‌پردازد.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Revolutionizing Groundwater Management with Hybrid AI Models: A Practical Review

Abstract

Developing precise soft computing methods for groundwater management, which includes quality and quantity, is crucial for improving water resources planning and management. In the past 20 years, significant progress has been made in groundwater management using hybrid machine learning (ML) models as artificial intelligence (AI). Although various review articles have reported advances in this field, existing literature must cover groundwater management using hybrid ML. This review article aims to understand the current state-of-the-art hybrid ML models used for groundwater management and the achievements made in this domain. It includes the most cited hybrid ML models employed for groundwater management from 2009 to 2022. It summarises the reviewed papers, highlighting their strengths and weaknesses, the performance criteria employed, and the most highly cited models identified. It is worth noting that the accuracy was significantly enhanced, resulting in a substantial improvement and demonstrating a robust outcome. Additionally, this article outlines recommendations for future research directions to enhance the accuracy of groundwater management, including prediction models and enhance related knowledge.