地下水位预测-研究论文

Ground water Logistic regression

地下水是最大的资产之一。地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。根据可用性，将对水进行开采。人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。这将增加对地下水的需求。但是地下水分布不均。在我们提出的系统中，我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。它可以通过机器学习算法进行分类，例如逻辑回归，随机森林和决策树。用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。回归任务需要较少的训练数据集，并且可以实现良好的性能。本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

地下水位预测-研究论文

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载