# 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
![主页](./pics/主页.png)
### 管理员界面
![管理员界面](./pics/管理员界面.png)
### 模型训练界面
![模型训练界面](./pics/模型更新界面.png)
### 预测界面
![预测界面](./pics/预测界面.png)
## 运行方式
+ 将仓库克隆到本地
```c
git clone https://github.com/sctpan/WaterQualityPredictSystem.git
```
+ 进入manage.py同级目录,安装依赖
```c
pip install -r requirements.txt
```
+ 移植数据库
```c
python manage.py migrate
```
+ 运行程序
```c
python manage.py runserver
```
+ 使用浏览器打开http://127.0.0.1:8000/
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基于机器学习的水质预测系统完整源码+说明.zip (243个子文件)
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