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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
来源:
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。
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