水质预测系统：运用机器学习技术进行水质预测
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简介：
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。
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