基于物聯(lián)網(wǎng)+機器學習的水位、水質(zhì)預測模型應用研究

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摘 要：鑒于傳統(tǒng)的浮筒式、壓力傳感器式、超聲波式水位檢測方法大都存在不能實現(xiàn)自動化實時監(jiān)控和水位預測、設(shè)備昂貴或者操作復雜等問題，急需一種可實時監(jiān)控的自動化裝置來高效預測水位，為此提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)+機器學習的水位預測模型。設(shè)計了一款簡單、方便、可實現(xiàn)遠程實時監(jiān)控水位并自動開關(guān)水閘且可進行水位預測的水位、水質(zhì)預測系統(tǒng)，其利用機器學習的方法將收集的水位數(shù)據(jù)的80%劃分為訓練集、20%劃分為驗證集，并通過對比驗證集與預測集的擬合程度，分別用MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）、R2（決定系數(shù)）、MAE（平均絕對誤差）等4種指標對水位預測的準確率進行評價。（剩余9366字）