Abstract
Мақалада жасанды интеллект әдісін қолдана отырып, су сапасын бағалау моделін әзірлеу нәтижелері келтірілген. Ұсынылған модель сызықтық регрессияға негізделген, ол бағалау кезінде су сапасының өлшенген біріктірілген көрсеткіштері арасындағы статистикалық маңызды кездейсоқ емес байланысты анықтады. Біріктірілген көрсеткіштердің өзара байланысы скатерограмма көмегімен бейнеленген және ең кіші квадраттар әдісі негізінде аппроксималаланған. Өлшенген көрсеткіштердің ішінде қышқылдыққа, кондуктивтілікке, лайлануға және тотығу-тотықсыздану потенциалына ең ықпалды болжаушы судың температурасы екені анықталды. Көрсеткіштердің белгіленген маңызды және кездейсоқ емес байланысы негізінен бақылау уақытына байланысты судың температурасының жоғарылауы мен төмендеуі кезінде болатын физикалық процестерге температураның әсерімен байланысты. Әзірленген математикалық модель температураның бағаланатын көрсеткіштерге әсерін барынша толық сипаттайды, оның өнімділігі Пирсон әдісіне негізделген корреляция коэффициентін және модельдің детерминациясы мен сенімділік коэффициенттерін есептеу арқылы расталады. Регрессиялық модель судың сапасын бақылаудың сенімділігі мен тиімділігін арттыру үшін жаңа немесе бұрыннан белгілі аспаптар мен жүйелерді жетілдіруде қолданылады.