水质预测系统 概述 将BP、RNN、SVM等机器学习算法应用于水质预测，预测出PH、溶解氧和氨氮等水质指标数值，精准度在90%以上。算法层面不过多阐述，主要是上述几种机器学习算法的集成。由于要写论文和申专利，这里只应用了SVM算法，精度也接近90%。本系统采用Django实现。 系统功能 利用前三个月的水质数据，进行下月的水质预测 自动生成可交互式的预测图表用于展示 管理员能手动更新预测模型并管理水质数据 系统效果 主页 管理员界面 模型训练界面 预测界面 运行方式 将仓库克隆到本地 git clone https://github.com/sctpan/WaterQualityPredictSystem.git 进入manage.py同级目录，安装依赖 pip install -r requirements.txt 移植数据库 python manage.py migrate 运行程序

基于分词的关联规则预测系统研究.pdf

该项目不仅仅是web项目，他的侧重点是算法。该项目开发为java web项目，侧重点是对径流预测和调度的优化，使用了很多种的算法，比如在径流预测中使用了BP神经网络算法，多项式算法，使得预测精度能够符合要求。另外该项目里面用到了一些图形插件，可以供初学者使用。

宁夏洪水预测系统利用SuperMap Objects 高效的海量数据存储与管理特点，对宁夏自治区的地理基础信息进行存储和管理，并充分利用了SuperMap Objects 软件强大、灵活、方便的地图编辑功能对行政区域分布图、宁夏水系图、土地资源利用图等空间数据进行获取；另外，通过空间数据与属性数据的一体化管理，方便地提供详细信息查询、洪水动态监测、洪水灾害评估等多方面的功能；通过利用三维建模功能建立洪水淹没三维动态模型，直观模拟洪水淹没状况，对洪水进行实时监控。

风电场端功率预测系统技术协借鉴.pdf

为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题，设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建，根据预测需求选择系统的组成硬件，并以梯度提升树为核心，建立预测模型，完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明，与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比，本系统运行下，响应时间缩短，预测精度提高，为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展，但在复杂的交通场景下，自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题，基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统，智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络（LSTM）模型对周边车辆的运动轨迹进行预判，并将得到的结果进行分享，利用区块链技术，智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分，并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分，智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信，低信誉值节点传来的信息将不予理睬，从而实现了协同驾驶。实验分析表明，所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5 s内的行驶轨迹，而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果。

运用系统工程的理论和方法，对金沙江流域运量预测系统及其影响因素的主要方面进行系统层次与结构分析，初步构筑了系统预测模型的基本框架，可为运量预测模型的建立提供指导，为金沙江流域的水电梯级开发和航运规划提供参考．

基于机器学习的推土机价格预测系统 Kaggle链接： ：//www.kaggle.com/c/bluebook-for-bulldozers/overview 比赛的目的是根据拍卖品的用途，设备类型和配置来预测其拍卖价格。 该数据来自拍卖结果发布，并包含有关使用情况和设备配置的信息。 Fast Iron正在创建一本“推土机蓝皮书”，以使客户在拍卖中评估其重型设备的价值。 问题定义 预测一件重型设备的拍卖销售价格，以为推土机创建一本“蓝皮书”。 数据 数据集链接： : 由于其大小，我无法将数据集包含在此存储库中。 请确保访问上面给出的链接，以下载该项目所需的所有数据集。 确保将所有数据集存储在文件夹“ data”中。 目录 :hourglass_done: 环境设定 :check_mark_button: 收集数据 :check_mark_button: 数据预处理和EDA 特征提取 :check_mark_button: 将字符串转换为类别 :check_mark_button: 填写缺失值 :check_mark_button: 模型实验 :hourglas

基于Python机器学习的可视化麻纱质量预测系统项目研究案例