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使用 Arduino 和霍尔效应流量传感器来测量
用水量
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以体积来衡量资源的消耗可以 比听起来更棘手。水、气等材料的使用, 甚至电通常是通过确定的仪表来测量的 瞬时流量或随时间的累积体积。两个都 技术存在问题:频繁测量流量 允许您进行基于时间的报告并生成图表 流量随时间而变化,但要确定总消耗量 在特定时间段内,您必须整合 如果您的样本存在漏报使用情况的危险 速度很慢,使用量会迅速波动或达到峰值。测量 累积量可以很容易地确定总消耗量 整个期间的容量,并且在总使用量方面是准确的,但 生成一个流量图,然后您需要计算差异 在每个样本之间,如果您的记录间隔不够短 任何短期的使用高峰都将在整个记录中被平均化 间隔,可能无法在图表上清楚显示。 流量计通常输出一系列与流量成比例的脉冲 率,这意味着要解释它们,有必要实施 简单的频率计数器。这实际上与汽车速度相同 传感器工作:它为车轮的每次旋转输出一个脉冲,以便 脉冲频率与车速成比例变化。车 speedo 然后显示当前脉冲频率的缩放版本 而里程表显示一个缩放的累积脉冲计数。 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
2022-07-13 09:06:58
5KB
设计
文档
人工智能-粗糙集算法和遗传神经网络在城市日
用水量
预测中的应用研究.pdf
人工智能-粗糙集算法和遗传神经网络在城市日
用水量
预测中的应用研究.pdf
2022-06-23 22:08:22
1.72MB
人工智能-粗糙集算法和遗传神经网
蚂蚁算法在日
用水量
预测中的应用研究 (2005年)
城市日
用水量
预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提,用神经网络对城市日
用水量
预测的非线性回归组合模型求解的过程中,提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值。此方法简化了训练过程,避免了BP算法易陷于局部极值等问题。将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日
用水量
预测模型中,显示了此网络模型具有良好的预测能力,验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日
用水量
的预测中具有有效性和可行性。
2022-06-15 09:38:31
2.82MB
自然科学
论文
1
城市
用水量
曲线聚类算法的研究与实现
城市
用水量
曲线聚类算法的研究与实现,刘春柳,张征,准确预测城市
用水量
可以对智慧水务调度、报警提供支持,预测前对所有
用水量
曲线进行聚类可以提高预测的精度。为了满足实时性和运
2022-06-13 09:21:45
764KB
首发论文
1
代码 改进灰色马尔科夫模型估测湖北省
用水量
模型
代码 改进灰色马尔科夫模型估测湖北省
用水量
模型代码 改进灰色马尔科夫模型估测湖北省
用水量
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模型代码 改进灰色马尔科夫模型估测湖北省
用水量
模型代码 改进灰色马尔科夫模型估测湖北
2022-06-04 18:06:55
150B
文档资料
代码改进灰色马尔科夫模型估测湖
代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省
用水量
预测模型
代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省
用水量
预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省
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用水量
预测模型代码 改进灰色马尔科夫模型湖北省用
2022-06-04 18:06:55
238KB
文档资料
代码改进灰色马尔科夫模型湖北省
基于BP神经网络的城市时
用水量
分时段预测模型
针对目前时
用水量
预测模型中对时
用水量
影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时
用水量
影响因素与时
用水量
之间的相关性,筛选出时
用水量
的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段
用水量
模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差(MAPE)表示。实例分析结果表明:模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时
用水量
预测提供一种简单可行的思路和方法。
2022-05-26 15:00:10
210KB
BP神经网络
用水量
1
城市
用水量
预测模型
水是生命之源,地球上水的总量虽然巨大,但能够被人类利用的淡水资源却极其匮乏,而且分布极不平衡。淡水资源的短缺给人们的生产生活带来了诸多不变,因此我们应该珍惜水资源,对水资源要合理且可持续的利用。 本文以两个自来水厂2001—2007年间每天的供水量为依据,运用灰色系统理论、模糊线性回归、二元线性回归、组合预测等数学方法对所给问题建立模型并对结果进行了分析。
2022-04-14 17:06:49
467KB
灰色系统理论
模糊回归
组合预测
1
MATLAB源码集锦-改进灰色马尔科夫模型湖北省
用水量
预测模型
MATLAB源码集锦-改进灰色马尔科夫模型湖北省
用水量
预测模型
2022-01-24 17:13:52
238KB
灰色马尔科夫模型
马尔科夫模型
MATLAB
基于SPSS多元线性回归对城市
用水量
的分析
城市
用水量
是城市给水系统规划的一项重要参考指标,对城市
用水量
的预测具有重要意义。通过查阅北京统计局出示的有关数据以及阅读相关文献,搜集北京市近15年的统计资料,基于SPSS多元线性回归中的逐步回归分析法,建立回归模型。经检验,该模型具有较高准确度,可以用来预测城市
用水量
。
2022-01-11 13:29:43
162KB
行业研究
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