arXiv · cs.AI· Prabu, Fancy C, Suresh A, Srini Ramaswamy·· 1 天前
HydroSphere：面向治理与自修复的污水基础设施框架
HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure
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作者：Prabu, Fancy C, Suresh A, Srini Ramaswamy
研究任务与主要进展
基于论文摘要，HydroSphere 是一个受治理约束的数据驱动框架，用于实时监测、预测、优化处理并恢复故障。它基于1940年至2023年的282万条水质测量数据进行评估；其中，TCN-LSTM 对7项水质参数多步预测的RMSE为0.1417、MAE为0.1047、R2为0.3596，PPO 调整药剂投加的平均步奖励为1.059，高于固定投加基线的1.017。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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