字段名称 字段类型 字段说明 ph 浮点型 水的pH值 Hardness 浮点型 水使肥皂沉淀的能力(mg \/ L) Solids 浮点型 总溶解固体(ppm) Chloramines 浮点型 氯胺含量(ppm) Sulfate 浮点型 硫酸盐溶解量,mg\/L Conductivity 浮点型 水的电导率,μS\/ cm Organic_carbon 浮点型 有机碳含量(ppm) Trihalomethanes 浮点型 三卤甲烷的含量,μg\/L Turbidity 浮点型 NTU(比浊法浊度单位)中水的发光特性的量度 Potability 整型 指示水是否可以安全地供人类饮用,1=可用,0=不可用
2025-06-09 10:17:24 88KB 数据集
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结合城市人工景观水体的水污染状况,基于WASP模型建立了城市人工景观水体富营养模型,并对模型中的参数进行了率定和验证,模型的主要参数率定结果为:复氧系数k2=0.13d-1,20℃时硝化速度系数k12=0.1 d-1,20℃时CBOD衰减速度系数kd=0.12 d-1,氧碳比aOC=32/12;非捕食性的浮游植物死亡速率k1D=0.005 d-1,氧限制的CBOD半饱和常数kBOD=0.5 mg·L-1,氧限制的NO3-N半饱和常数kNO3-N=0.1 mg·L-1,浮游植物生长系数GP1=0.5 d-1,浮游植物呼吸速度系数K1R=0.13 d-1.通过芙蓉湖2007年10月份水质参数DO,TN,TP和Chl-a的模拟结果和实测数据的对比,得到相应的平均相对误差分别为2%,6%,15%和13%,表明模型达到精度要求,可以作为芙蓉湖水系的保护和管理工具。
2025-06-08 23:03:00 302KB WASP 富营养化
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基于STM32的水质监测系统全套资料分享:原理、仿真、电路与源码全解析,基于STM32的水质综合监测系统:含原理图、仿真图、源码与多种传感器模块的水污染评估系统。,基于stm32的水质监测系统,有原理图,有protues仿真图,有pcb板图,有源码。 资料非常齐全 基于STM32f103vet6单片机的水质监测系统,水质监测系统硬件电路和相应的软件程序,其中系统的硬件模块主要包括STM32单片机模块、浑浊度检测传感器模块、PH传感器、温度检测模块、GSM模块、LCD1602液晶显示模块、声光告警模块等。 STM32单片机对水源进行采集,再通过传感器对采集到的水源进行处理产生模拟信号,之后再通过模拟信号转变成数字信号转器(STM32单片机内部A D 转器),转变之后的数字信号传送给单片机,单片机接收到信号之后进行处理后再显示模块进行显示。 可以有效地得出水中浑浊度、PH值、水温,从而判断水的污染情况,如果水相关指标超过告警门限值,进行声光告警和GSM短信提醒。 ,基于STM32的水质监测系统; 原理图; Protues仿真图; PCB板图; 源码; 硬件模块; 传感器; 模拟信号; 数字
2025-05-07 05:00:45 6.25MB rpc
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水色图像水质评价采用专门针对推向处理的卷积神经网络来进行分类处理
2024-10-24 21:43:25 155.85MB 机器学习 卷积神经网络
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# Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction 基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计 程序开发软件:Eclipse/Idea + WebStorm/VsCode + Pycharm 数据库:mysql 开发技术:Springboot + Vue + Python 这个是一个水质管理和预报系统,它是一个全栈Web应用程序,使用机器学习和深度神经网络算法来预测未来的水质。系统一共有2个身份包括管理员和用户。管理员登录后可以查询最新水质检测数据,也可以上报新的水质数据,可以查询管理历史水质数据,查询历史水质趋势图,训练自己的模型参数,选择一个算法模型结果预测下个月的水质信息,管理所有的用户信息;用户登录后比管理员就少了个用户管理功能。 管理员账号密码: admin/123 用户账号密码:user1/123
2024-09-13 11:21:53 4.32MB spring boot spring boot
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深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类
2024-09-13 10:18:31 222.67MB 深度学习 数据集 水质分类
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高光谱水质参数反演数据处理及分析研究 本研究报告主要关注三峡库区高光谱水质参数反演数据处理及分析研究。该研究的主要目的是为了建立和优化高光谱遥感反演水质参数的方法和模型,以提高其在三峡库区水质监测中的应用效果和实用性。 知识点1: 高光谱遥感技术应用于水质监测 高光谱遥感技术可以对水体进行遥感监测,从而获取水质参数信息。该技术的应用可以提高水质监测的效率和准确性,且可以实时监测水质的变化。 知识点2: 水质参数反演方法 水质参数反演方法是将高光谱遥感数据转换为水质参数信息的过程。常用的反演方法有最小二乘回归法、人工神经网络法、支持向量机法等。本研究将通过比较不同反演方法的准确性和稳定性,选择最优方法。 知识点3: 高光谱遥感数据预处理 高光谱遥感数据预处理是指对高光谱遥感数据进行 atmospherical correction、radiometric correction、atmospheric transmission correction 等处理,以提高数据的质量和可靠性。 知识点4: 水质参数反演模型 水质参数反演模型是指根据高光谱遥感数据和地面水质监测数据建立的数学模型,以预测水质参数的变化。该模型可以用来预测水质的变化趋势,并为水资源管理和保护提供科学依据。 知识点5: 高光谱遥感在水质监测中的应用优势 高光谱遥感在水质监测中的应用优势包括实时监测、快速检测、非侵入性等。该技术可以快速检测水质的变化,并提供科学依据 для 水资源管理和保护。 知识点6: 三峡库区水质监测的重要性 三峡库区是中国最大的水利工程之一,其水质问题对于生态环境保护和人类健康具有重要影响。因此,三峡库区水质监测的研究具有重要的科学价值和实践意义。 知识点7: 高光谱遥感水质参数反演方法的推广应用价值 高光谱遥感水质参数反演方法在不同地区、不同水体中也具有一定的推广应用价值。该方法可以应用于其他水体的水质监测,提高水资源管理和保护的效率和实用性。 本研究报告主要关注高光谱水质参数反演数据处理及分析研究,以提高高光谱遥感在水质监测中的应用效果和实用性。该研究结果将有助于更深入地理解三峡库区复杂水体的水质变化特征,为实现对三峡库区水资源的科学管理和保护提供依据。
2024-09-12 11:05:04 11KB
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Noyyal河是泰米尔纳德邦西部Kongu地区具有历史,生态和文化意义的河流。 Noyyal河沿岸有100多个村庄,这是在工业污染问题出现之前,距河3公里以内的河两岸最好的居民点。 但是现在,诺亚尔河受到国内和工业增长的高度污染,因为未经处理就排放了国内和工业废水。 因此提出了一种方法,通过在分析层次过程中利用土地利用/土地覆盖数据以及地下水质量来确定适合地下水质量的区域。 根据印度的标准,通过在季风后和季风前收集了63个样品,在研究区域确定了饮用水的适宜性。 为了评估研究区域的土地利用模式,根据国家遥感局(NRSA)的监督分类,使用Erdasimagine 8.4软件从LISS III卫星图像中绘制了土地利用/土地覆盖图。 使用ArcGIS软件,进行了加权叠加分析,以确定季风后和季风前的地下水水质合适区域,最后将这两个专题图与土地利用/土地覆盖图相结合,以确定水质合适的区域。 该解释表明,大多数地区的地下水都不适合饮用。
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【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
2024-07-01 17:06:29 15KB 毕业设计 计算机资料 数据集
基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计
2024-04-30 13:48:38 4.21MB
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