SUV RESURSLARINI MONITORING QILISH VA BASHORATLASHNING INTELLEKTUAL MULTISENSOR TIZIMI METODLARI VA ALGORITMLARI
Annotatsiya
Ushbu maqolada suv resurslari tanqisligi keskin bo'lgan hududlarda multisensor ma'lumotlarini integratsiyalash va intellektual bashoratlash muammosi ko'rib chiqiladi. O'zbekistondagi Aydarko'l tizimi misolida ko'rsatiladiki, 2000-2015 yillarda suv hajmi 44 mlrd m³ dan 10 mlrd m³ gacha kamayib, 115 mln dollar iqtisodiy zararga sabab bo'lgan [1]. TDS, pH, ultratovushli sath o'lchagich, suv sarfi va bosim sensorlaridan real vaqt rejimida ma'lumotlarni integratsiyalovchi hamda mashinaviy o'qitishning gibrid modellari (Random Forest, Gradient Boosting, LSTM) asosidagi intellektual multisensor o'lchash tizimi taklif etiladi. Tizim qisqa muddatli (1-7 kun) bashoratlarda 95% va uzoq muddatli (1 yil) bashoratlarda 85% aniqlikni ta'minlab, an'anaviy usullarga nisbatan suv yo'qotilishini 23% kamaytiradi va sug'orish ishonchliligini 18% oshiradi.