Efficient Water Quality Prediction Using Supervised Machine Learning

Water makes up about 70% of the earth’s surface and is one of the most important sources vital to sustaining life. Rapid urbanization and industrialization have led to a deterioration of water quality at an alarming rate, resulting in harrowing diseases. Water quality has been conventionally estimat...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Water (Basel) Ročník 11; číslo 11; s. 2210
Hlavní autoři:	Ahmed, Umair, Mumtaz, Rafia, Anwar, Hirra, Shah, Asad A., Irfan, Rabia, García-Nieto, José
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.11.2019
Témata:	Algorithms Analysis artificial intelligence Chemical oxygen demand Data mining Datasets Detectors Developing countries harrowing industrialization LDCs Literature reviews Machine learning monitoring motivation Neural networks prediction regression analysis Sensors temperature total dissolved solids Tropical diseases turbidity urbanization Water quality Pakistan
ISSN:	2073-4441, 2073-4441
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!