毕业设计项目中的“水质预测系统前端”（WQPS-frontend.zip）是一个具有特定功能的应用程序前端开发包。这个前端系统可能设计用于与后端数据处理和分析模块交互，以提供用户界面。在当前信息时代，水质监测和预测是一个日益关注的环境问题，因此，一个能够展示水质预测数据的前端系统对于环境监管机构、研究人员以及公众都是十分有用的。 该前端系统可能包含了多个关键组件和功能，包括但不限于用户交互界面、实时数据显示、历史数据回顾、预测结果展示等。用户可以通过该系统了解不同区域的水质状况，预测未来水质变化趋势，以及获取关于水质改善措施的建议。系统前端通常会包含一套完整的UI/UX设计，以确保用户能够直观、方便地与系统互动。 在技术实现上，WQPS-frontend.zip可能包含了多种前端开发技术，如HTML、CSS、JavaScript等。系统前端的开发可能还涉及了对数据可视化工具的运用，比如使用图表和地图等元素直观地展示水质数据。此外，该前端项目可能使用了流行的前端框架，例如React、Vue.js或者Angular等，以实现模块化开发和提高应用的响应速度和用户体验。 考虑到该系统面向的是水质预测这一专业领域，前端的设计可能还涉及到了与专业领域的数据接口对接，如通过API调用获取实时水质数据和模型预测结果。前端工程师需要与数据科学家、环境工程师密切合作，以确保系统前端能准确反映后端的计算结果。 最终，该前端项目可能还包含了自动化测试脚本，以确保系统的稳定性和可靠性。这些脚本能够自动检测应用中的错误，并帮助开发者快速定位和解决问题。同时，项目也可能设计有响应式布局，以便用户能够在不同设备上获得一致的用户体验。 由于文件名中包含了“-master”，可以推测该压缩包可能包含了源代码、文档、测试脚本以及可能的部署指南。它可能是一个完整的、可运行的项目，能够直接部署到服务器上，供用户访问和使用。 这个毕业设计项目中的水质预测系统前端是一个结合了环境科学和计算机科学的专业应用。它旨在为用户提供一个界面友好、功能齐全的平台，以实时监控和预测水质变化，同时为环境保护和管理提供支持。

本软件基于微信小程序，机器学习模块基于PC端服务器上云算法，在预测方面，该水质预测属于时序预测，由于传统预测方法不适合进行时序预测，我们采用基于长短期记忆网络(LSTM)的水质预测方法。神经网络方法是一种深度学习方法，它具有的非线性、自组织学习等优点很契合水质预测的问题。长短期记忆网络本身结构的特点，使其具有“记忆性”，这让它处理水质预测问题的准确度比其他方法更高

针对传统水质预测方法中水质因子的多重相关性造成预测精度低的问题,提出了一种将偏最小二乘法和支持向量机相耦合的水质预测方法。利用偏最小二乘法提取对水质因子影响强的成分,从而克服了信息冗余问题,并降低了支持向量的维数。利用支持向量机建模可以较好地解决高维非线性小样本问题。同时利用改进的PSO算法优化SVM参数,减小参数搜索的盲目性。研究结果表明,本耦合模型的预测精度和运行效率明显优于常用的BP人工神经网络和传统的支持向量机,可以更好地应用于水质预测。

针对水质预测问题，以地表水水质监测因子作为研究对象，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的水质多因子预测模型，同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪，提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验，证明了所提出的方法均方误差最小，预测结果更准确.

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。

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

水质预测数学代码stMTMVL 基于时空数据集的城市水质预测多任务多视图学习 这是使用Matlab的stMTMVL的简单实现，已在Win 10上进行了测试。 要求 stMTMVL使用以下依赖项： [Matlab]及其依赖项 Windows 8和最新版本 纸 刘烨，于征，梁玉轩，刘树明和David S.Rosenblum。 “”，IJCAI 2016。 如果您发现我们的代码和数据集对您的研究有用，请引用我们的论文： @inproceedings{liu2016urban, title={Urban water quality prediction based on multi-task multi-view learning}, author={Liu, Ye and Zheng, Yu and Liang, Yuxuan and Liu, Shuming and Rosenblum, David S}, booktitle={Proceedings of the Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Inte

稀疏自动编码器和LSTM网络相结合的水质预测模型

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�

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