基于机器学习的水质预测系统源码+项目说明.zip

# 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 ```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/