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基于机器学习的高塘湖滁州段水量自动分配研究

Automatic Water Allocation in Chuzhou Section of Gaotang Lake based on Machine Learning
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摘要 高塘湖流域水资源供需矛盾突出,传统水资源分配方法所需要的基础工作繁琐复杂,且不易达到水资源优化配置的目的。因此,为改进传统的水资源分配方法,采用人工智能中常用的神经网络、决策树以及逻辑回归等算法对高塘湖流域滁州段进行水量自动分配研究,并探讨其合理性。研究成果表明,随机森林方法比其他算法预测精度都好,平均准确率为50.0%,机器学习方法所给出的水资源分配方案具有工程实用性,可为相关工程提供参考。 The basic work required by the traditional water resource allocation method is complex,and it is not easy to achieve the purpose of optimal allocation of water resources.Therefore,in order to improve the traditional water resource allocation method,this paper applies neural network,decision tree,logic regression and other algorithms commonly used in artificial intelligence to conduct automatic allocation research in Chuzhou section of Gaotang Lake basin,and discusses its rationality.The research results can provide reference for related projects.
作者 王伟 WANG Wei(Anhui Chuzhou Hydrology and Water Resources Bureau,Chuzhou 239000,China)
出处 《海河水利》 2023年第5期70-73,共4页 Haihe Water Resources
关键词 机器学习 水量 自动分配 高塘湖流域 machine learning automatic allocation Gaotang Lake basin
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