47、利用LSTM进行饮用水质量分析与预测：为学童提供安全饮用水

利用LSTM进行饮用水质量分析与预测：为学童提供安全饮用水

1. 引言

确保安全的饮用水对人类健康至关重要，但这仍是一项具有挑战性的任务。在像孟加拉国这样人口密集的国家，地下水是唯一可靠的饮用水来源，因为其他水源常受到工业废物的污染，而且洪水和飓风等自然灾害也会定期影响水源质量。学童尤其容易受到受污染水引发的各种疾病的侵害，世界卫生组织报告称，约80%的疾病由污染水导致。

水的质量由物理、化学和微生物参数来表征，最有效的测量方法是水质指数，它包含多个决定饮用水适用性的参数。在孟加拉国不同地区，饮用水中的铁浓度、锰、盐度和砷含量各不相同。因此，自动测量饮用水中的化学参数并通知用户是非常必要的。

此前的研究由于缺乏必要的数据和合适的方法，综合技术的性能并不理想，且近期没有将传感器技术、机器学习和物联网（IoT）结合起来预测水质并为学童提供清洁饮用水的研究。本研究提出了一种创新方法，利用长短期记忆（LSTM）算法、物联网设备、云计算和先进传感器技术，为学童确保饮用水质量。

2. 相关工作

为确保饮用水安全，此前有多项研究：
- Pasika等人的基于物联网的系统使用四个传感器监测饮用水质量，包括超声波传感器测水位和DHT - 11测温度，传感器连接到Arduino Mega微控制器，数据通过ESP8266 Wi - Fi模块传输到PC。
- Lakshmikantha等人开发的智能水质监测系统使用pH、温度、浊度、电导率、湿度和CO2传感器，传感器连接到核心控制器，将数据与预期值比较并通过无线模块向用户发送通知。
- Prasad等人的系统使用pH、电导率和温度传感器、模数转换器（ADC）、微控制器、SD存储和GSM模块，数