Реализация сценарно-когнитивного и нейросетевого моделирования процессов водоочистки

Abstract

Проведен критический анализ существующих европейских нормативных документов оценки экологической безопасности водных ресурсов в контексте эффективности удаления загрязнителей из водных ресурсов. Обоснована методика сценарно-когнитивного и нейросетевого моделирования процессов комбинированной водоочистки с использованием нечетких когнитивных карт и многослойных персептронов и формированием энергоэффективных выборок. Такие наборы данных являются базисом для формирования соответствующих интеллектуальных решений. Практически реализовано сценарно- когнитивное (нечеткие когнитивные карты) и нейросетевое (многослойный персептрон) моделирование процессов водоочистки с использованием прикладного программного продукта FCMapper. Подтверждены технологические и экологические приемлемости использования созданных математических моделей (относительные ошибки): учебная выборка – 2,7 %, контрольная выборка – 2,9 %, тестовая выборка – 3,05 %. Имитационная оценка качества функционирования интеллектуальных моделей, выполненная в среде MatLAB, продемонстрировала, что математическое обеспечение достигает необходимой энергоэффективности и позволяет управлять экологической безопасностью комбинированных систем водоочистки: относительная ошибка реакции системы при выходе на заданное значение – 3,82 %. Определено, что дальнейшие исследования целесообразно направить на формирование репрезентативных выборок для формирования интеллектуальных решений описания процессов удаления загрязнителей из стоков, что повысило бы их управляемость и экологическую безопасность.

A critical analysis of the existing European regulatory documents for assessing the environmental safety of water resources in the context of the efficiency of removing pollutants from water resources was carried out. The article substantiates the technique of script-cognitive and neural network modeling of combined water treatment processes using fuzzy cognitive maps and multilayer perceptrons and generating energy efficient sample. Such datasets are the basis for the formation of appropriate intelligent solutions. Scriptcognitive (fuzzy cognitive maps) and neural network (multilayer perceptron) modeling of water treatment processes using the FCMapper application software are practically implemented. The technological and environmental acceptability of using the created mathematical models (relative errors) has been confirmed: training sample – 2.7%, control sample – 2.9%, test sample – 3.05%. The imitation assessment of the quality of functioning of intelligent models, carried out in the MatLAB environment, has demonstrated that the software achieves the required energy efficiency and enables managing the environmental safety of combined water treatment systems: relative error of the system reaction when reaching the set value – 3.82%. It was determined that further research should be directed to the formation of representative samples for the formation of intelligent solutions for describing the processes of removing pollutants from effluents, which would increase their controllability and environmental safety.