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大数据及机器学习技术在水资源智能监测与环境传感技术中的应用

目录

一、内容概览................................................3

1.1背景介绍.............................................3

1.2相关研究概述.........................................4

1.3研究目的与意义.......................................5

二、大数据及机器学习技术在水资源监测中的应用................6

2.1数据采集与处理.......................................8

2.1.1数据来源.........................................9

2.1.2数据预处理......................................10

2.2水资源特征提取......................................11

2.3水资源状况评估......................................12

2.3.1机器学习方法....................................13

2.3.2模型构建与优化..................................14

三、环境传感技术在水资源监测中的应用.......................16

3.1传感技术概述........................................16

3.1.1传感器类型......................................18

3.1.2传感器网络......................................19

3.2传感数据融合........................................21

3.2.1单个传感器数据处理..............................22

3.2.2多传感器数据融合方法............................23

3.3环境参数监测与预测..................................25

3.3.1气象参数监测....................................26

3.3.2水环境参数监测..................................28

四、大数据与机器学习在环境传感技术中的应用.................29

4.1数据库构建..........................................30

4.1.1数据库设计......................................32

4.1.2数据库优化......................................33

4.2模型训练与部署......................................34

4.2.1模型选择与训练..................................36

4.2.2模型评估与部署..................................37

五、案例分析与实证研究.....................................38

5.1案例简介............................................39

5.2数据分析............................................41

5.3模型应用效果评估....................................42

5.4结果分析............................................43

六、挑战与展望.............................................44

6.1技术挑战............................................45

6.1.1数据质量控制.................