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水质管理及预测系统（WQMFS）

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简介：
水质管理及预测系统(WQMFS)是一款集成化的软件工具，用于监测、分析和预报水体质量状况，帮助决策者有效管理和保护水资源。 水质管理和预报系统是一个全栈Web应用程序，使用机器学习算法预测未来的水质变化。该应用具有以下特点： - 用户可以对历史水质数据执行创建、读取、更新和删除（CRUD）操作。 - 用户能够实时生成交互式折线图来展示水质趋势。 - 系统支持训练并保存多种机器学习模型，包括LSTM、BP、SVR 和 Adaboost。 - 基于已训练的模型，用户可以预测未来的水质状况。 技术栈如下： 前端：Vue.js, iview, Echarts 后端：SpringBoot, Spring Security, Spring Data JPA 机器学习模块：Django, Keras

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  • 水质管理及预测系统（WQMFS）
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    水质管理及预测系统(WQMFS)是一款集成化的软件工具，用于监测、分析和预报水体质量状况，帮助决策者有效管理和保护水资源。 水质管理和预报系统是一个全栈Web应用程序，使用机器学习算法预测未来的水质变化。该应用具有以下特点： - 用户可以对历史水质数据执行创建、读取、更新和删除（CRUD）操作。 - 用户能够实时生成交互式折线图来展示水质趋势。 - 系统支持训练并保存多种机器学习模型，包括LSTM、BP、SVR 和 Adaboost。 - 基于已训练的模型，用户可以预测未来的水质状况。 技术栈如下： 前端：Vue.js, iview, Echarts 后端：SpringBoot, Spring Security, Spring Data JPA 机器学习模块：Django, Keras
     
  • 基于Springboot、Vue和Python的水质管理和预测系统
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    本项目是一款集成了Spring Boot后端服务、Vue前端界面及Python数据处理与模型预测功能的水质管理系统，旨在高效管理并预测水质状况。 Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction 是一个基于 Springboot+Vue+Python 的水质管理和预测系统设计案例。该系统是一个全栈 Web 应用程序，使用机器学习和深度神经网络算法来预测未来的水质状况。 开发此系统的软件工具有 Eclipse/Idea、WebStorm/VsCode 和 PyCharm，数据库采用 MySQL。整个项目涵盖了管理员与普通用户两种身份的角色权限管理： - 管理员登录后可以查询最新的水质检测数据，并能上报新的水质信息；同时还可以查看历史水质记录和趋势图表，训练模型参数以预测下个月的水质情况及进行所有用户的管理操作。 - 用户则不能执行上述中的用户管理任务。 系统内置了两个测试账号： - 管理员账户：admin 密码：123 - 普通用户账户：user1 密码：123
     
  • 水质预测系统：运用机器学习技术进行水质预测
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    本项目开发了一套基于机器学习技术的水质预测系统，旨在通过分析历史数据来预测未来水质状况，为水资源管理和环境保护提供科学依据。 水质预测系统概述：本系统采用BP、RNN及SVM等多种机器学习算法进行水质指标（如pH值、溶解氧含量和氨氮浓度）的数值预测，并且能够达到90%以上的准确率。在论文撰写与专利申请过程中，仅使用了SVM算法，同样实现了接近90%的精度水平。系统架构方面采用了Django框架。 功能说明： 1. 利用过去三个月的数据进行下一个月水质情况预测。 2. 自动生成可交互式图表以展示预测结果。 3. 管理员可以手动更新模型并管理相关数据记录。 项目部署步骤如下： 1. 克隆代码仓库至本地 ``` git clone https://github.com/sctpan/WaterQualityPredictSystem.git ``` 2. 安装依赖项，确保在manage.py文件所在目录执行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 3. 移植数据库配置信息并运行迁移脚本以完成初始化设置。 ``` python manage.py migrate ``` 4. 启动应用程序。
     
  • 水质量监测系统
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    水质量监测系统是一种用于实时监控水质状况的技术工具，通过采集、分析和传输数据，确保水资源的安全与健康，广泛应用于环保、农业及工业等领域。 水质监测系统对多个监测点进行高锰酸盐、总磷、总氮、氨氮、pH值、溶解氧、电导率、浊度及温度共九项参数的实时监控，并在水质超出安全范围时发出警报，以确保用水质量。
     
  • 地下水、地表水的水量、水位及水质监测系统
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    本系统专注于实时监控地下水资源与地表水资源状况，涵盖水量、水位及水质的全面检测，为水资源保护提供科学依据。 水资源监测包括对地下水和地表水的水量、水位及水质进行监控，这有助于水务部门掌握区域内水资源的实际状况与使用情况，加强水资源费回收力度，并实现对水资源的有效评价、合理调度以及科学管理的目的。
     
  • 基于Springboot、Vue和Python的深度神经网络水质预测管理系统设计
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    本项目旨在构建一个集成了Spring Boot后端服务与Vue前端框架，并利用Python进行深度学习模型训练的水质预测系统。通过该系统，可以有效预测水质变化趋势，为环境管理和保护提供科学依据。 水质管理和预报系统是一个全栈Web应用程序，使用Eclipse或IntelliJ IDEA、WebStorm或Visual Studio Code以及PyCharm进行开发，并采用Springboot、Vue和Python技术框架。数据库则选用MySQL。 该系统支持两种用户身份：管理员与普通用户。管理员登录后可以查询最新的水质检测数据并上报新的水质信息；同时，他们还可以查看历史记录及趋势图，训练模型参数以预测未来一个月的水质状况，并管理所有用户的资料。而作为普通用户，在上述功能基础上不具有管理其他用户的功能。 系统默认提供如下测试账号： - 管理员账户：admin 密码：123 - 用户账户：user1 密码：123
     
  • 基于Springboot、Vue和Python的深度神经网络水质预测管理系统设计
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    本项目旨在构建一个结合Springboot后端服务与Vue前端框架，并利用Python进行深度学习模型训练的水质预测系统。该系统通过分析历史数据，实现对未来水质状况的有效预测，为水资源管理和保护提供科学依据和技术支持。 该水质管理和预报系统是一个全栈Web应用程序，使用机器学习与深度神经网络算法预测未来的水质情况。整个系统包括管理员和用户两个身份。 对于管理员而言，在登录后可以执行以下操作： - 查询最新的水质检测数据； - 上报新的水质信息； - 查看历史的水质记录及趋势图； - 训练自己的模型参数，选择合适的算法以预测未来一个月内的水质状况； - 管理所有用户的信息； 而作为用户的账号则相对较少一个功能——即无法管理其他用户。 管理员登录凭证为：admin123 普通用户登录凭证为：user1123
     
  • 地下水质监测系统
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    地下水质监测系统是一种专门用于实时监控地下水质量变化的技术设备与软件平台结合体，能够有效检测污染源并预警水质问题。 DATA86地下水监测系统是掌握地下水变化规律、了解地下水开采状况以及指导地下水资源保护的重要工具。该系统能够对地下水的水位、水温及水质参数进行长期监控，并自动存储相关数据，从而实现对地下水动态变化规律的研究分析。
     
  • 水位预测系统的预测模型
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    本系统专注于研究并开发先进的水位预测模型，运用机器学习和数据挖掘技术，旨在提高洪水预警、水资源管理及环境监测的精准度与效率。 基于Python模型的SpringBoot+Vue水位预测网站。
     
  • 毕业设计：水质预测系统的前端部分.zip
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    本作品为一款用于水质预测的前端系统设计项目。旨在通过收集和分析水质数据，提供一个直观易用的平台，帮助用户及时了解水质状况并进行有效管理。 毕业设计：水质预测系统前端.zip