Download abstract

Chem. Anal. (Warsaw), 51, 365 (2006)
Application of a Fuzzy Neural Network
for River Water Quality Prediction**
by Katarzyna T. Skowronska*, Ziemowit G. Skowronski
and Marek K. Biziuk
Department of Analytical Chemistry, Chemistry Faculty, Gdansk University of Technology,
ul. Narutowicza 11/12, 80–952 Gdansk, Poland
Keywords:
River water quality; Modelling; Fuzzy logic; Fuzzy neural network;
Environmental monitoring; Pollution
Monitoring and modelling of river water quality is one of the key elements in the global
environmental monitoring policy and management. The control of complex and nonlinear systems, like rivers, is not an easy task. Usually, mathematical models are used for this
purpose; however, sometimes these models require so much data that the response time is
too long. An application of artificial intelligence (AI) helps to avoid disadvantages of
mathematical models. This paper presents an application of the fuzzy neural network to
the prediction of river water quality parameters. As an example, Cu concentration has been
predicted.
Monitoring i modelowanie zmian w jakoœci wód powierzchniowych stanowi¹ jeden z kluczowych elementów monitoringu i zarz¹dzania ochron¹ œrodowiska na skalê globaln¹.
Kontrolowanie tak z³o¿onych i nieliniowych w swojej charakterystyce obiektów, jakimi s¹
rzeki, jest trudnym zadaniem. Zazwyczaj do tego celu wykorzystuje siê modele matematyczne, jednak czasem wymagaja one bardzo du¿ej iloœci danych lub czas oczekiwania na
odpowiedŸ (uzyskania danych wyjœciowych) jest zbyt d³ugi. Zastosowanie technik sztucznej
inteligencji pomaga unikn¹æ czêœci wad modeli matematycznych. Ta praca przedstawia
zastosowanie rozmytych sieci neuronowych do przewidywania parametrów charakteryzuj¹cych jakoœæ wody rzecznej na przyk³adzie przewidywania stê¿enia miedzi.
* Corresponding author. E-mail: [email protected]; Fax: +48 58/3472694
** Presented at the 7th Polish Conference on the Analytical Chemistry, Toruñ 3–7 July 2006.