Neural Networks for Monitoring Drinking Water Quality

Britanski pjesnik W.H. Auden jednom je rekao: „Tisuće ljudi živjelo je bez ljubavi, a ni jedan čovjek ne može živjeti bez vode.“ Ipak, iako je opće poznato da je voda ključna za život, svejedno se baca u otpad. Ovaj široko rasprostranjeni problem zagađenja vode ugrožava naše zdravlje, a u pravo je iz tog razloga bitno proučavati i ispitivati njenu kvalitetu. Analizom nekih svojstava vode možemo donijeti zaključak o tome nalazi li se određeni uzorak unutar dopuštenih vrijednosti i na taj način klasificirati vodu kao zagađenu ili čistu. U ovom radu provodi se nadziranje kvalitete pitke vode korištenjem neuronskih mreža temeljem vremenskih nizova. Rad je podijeljen na dva dijela: teorijski i praktični. U teorijskom dijelu rada definirane su neuronske mreže i napravljena je detaljna podjela istih. U praktičnom dijelu rada implementirana je neuronska mreža u programskom jeziku Python. U svrhu treniranja i testiranja modela implementirane neuronske mreže koriste se podaci dostupni u sklopu konferencije GECCO, izazova GECCO 2019. Parametri kvalitete pitke vode predviđaju se za sljedećih nekoliko vremenskih jedinica