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基于JavaScript卫星传感网的水质监测系统源码(小程序)+项目说明.zip
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js:49个
wxss:25个
json:20个
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2023-05-25
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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。 【技术栈】 vue mpvue fly.js mpvue-echarts 【功能简介】 水质数据预测功能:基于自制系统运用sklearn插件使用机器学习算法,采集前三个月的水质数据对下一个月的水质数据预测,之后将预测的数据上传到微信小程序上展示。 模型更新功能:及时更新预测模型,当新增加数据导致原有模型不再适合预测时,管理员可以手动更新预测模型,并显示更新后模型的预测效果。 登录验证功能:需要管理员进行登录才能应用(1)、(2)所述的功能,保证了数据的安全性。
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基于JavaScript卫星传感网的水质监测系统源码(小程序)+项目说明.zip (116个子文件)
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- 2302_817067822024-03-07资源不错,内容挺好的,有一定的使用价值,值得借鉴,感谢分享。
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