利用分布式水监测节点间的联邦学习以及优化的RPART建模技术进行隐私保护的水质预测

《Environmental Science: Water Research & Technology》：Privacy-preserving water quality forecasting using federated learning across distributed water monitoring nodes and optimized RPART modelling

水质量预测研究采用联邦学习与优化RPART模型，在不传输原始数据至中央服务器的情况下，利用pH、浊度等分布式数据进行高效建模，实现灌溉水质评估92%的准确率，并优化搜索时间至O(1)至O(logN·2^d)。

　　

水质预测对于预测和管理受污染的环境具有重要意义。准确的预测有助于在环境水质管理方面做出更好的决策。水质指数（WQI）是衡量水质的最佳方法。然而，以往的研究存在一些局限性，如模糊性和信息缺失。机器学习算法被认为是解决传统水质指数局限性的有效方法。所提出的模型旨在检测主要的水质参数，包括生物化学和物理特性。该模型还用于确定水是否适合用于灌溉。该模型采用联邦学习技术对水质数据（如pH值、浊度、溶解氧和温度）进行训练，优化了RPART（递归分割）算法。这些数据分布在不同的地理位置或组织单位，而无需将原始数据传输到中央服务器。与RPART相比，所提出的算法搜索时间更短，在最佳情况下达到O(1)的时间复杂度，在最坏情况下达到O(logN·2^d)的时间复杂度。数据集的划分比例为：15%用于测试，70%用于训练，15%用于验证，这表明该模型在印度水库的水质分类和预测方面表现稳健。ORPART算法的数据准确率为92%，搜索时间更短，具有更高的数据处理能力且错误率更低。联邦学习与优化RPART技术的结合可以实现更高效、可持续的数据驱动的灌溉水质管理，从而惠及农业、环境和当地社区。