节水潜力预测研究综述附视频

被引:7
作者
刘凡 [1 ,2 ]
李逸云 [1 ]
李泽文 [1 ]
毛莺池 [1 ]
机构
[1] 河海大学计算机与信息学院
[2] 南通河海大学海洋与近海工程研究院
基金
中国博士后科学基金;
关键词
节水潜力预测; 机器学习; 深度学习; 大数据; 互联网;
D O I
暂无
中图分类号
TV213.4 [水利资源的管理、保护与改造];
学科分类号
摘要
系统整理并分析了不同领域节水潜力预测方法的分类、原理、适用范围及研究现状,帮助从业人员针对实际问题快速选择模型。分析认为,基于公式模型的节水潜力预测方法收集数据较少,操作简捷,使用范围较广,但精确性不高;基于机器学习的节水潜力预测方法虽然收集的数据种类和数量较多,但构造出的预测模型使用范围广,精度高。针对节水潜力预测的现存问题,总结分析了其发展趋势。未来节水潜力预测的研究应根据不同产业和地域特点,引入深度学习、大数据等新技术,实现精细化节水潜力预测;同时加快完善基于互联网的节水潜力预测应用,实现集成数据收集、处理、预测、发布等功能于一体的节水社会化服务。
引用
收藏
页码:41 / 47+73 +73
页数:8
相关论文
共 41 条