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水质预测Matlab代码-Water-Quality-Monitoring-and-Control:水质建模与控制

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简介:
本项目利用MATLAB进行水质预测模型开发及水质监测和控制系统设计,致力于提升水环境质量评估与管理效能。 我们的论文题目是《模型预测控制在实时水质调节中的有效性:状态空间建模与可扩展控制》。摘要如下: 供水网络(WDN)中的实时水质控制(WQC)面临挑战,主要因为缺乏适当的面向控制的建模方法来考虑复杂组件如交汇点、水库和水箱的影响,并且没有有效的算法用于执行针对整个系统进行调节的实际操作。本研究旨在解决这些问题:首先提出了一种新的状态空间表示形式,明确表述了输入(增压站氯剂量)与输出(网络中各处的氯浓度)之间的关系;其次设计了一套高度可扩展的模型预测控制(MPC)算法,展示出快速响应时间和对不确定性因素的良好适应能力。 如何使用我们的代码?该模型基于EPANET-Matlab-Toolkit开发。在进行模拟之前,请确保已安装此工具包。有关详细信息和指导,请参考相关文档说明。这些函数位于WQMC文件夹内,并且在Matlab中加载main.m之后,只需单击“运行”即可执行。 该模型的配置参数保存于Constants4Concentrat文件中。

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客服
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  • Matlab-Water-Quality-Monitoring-and-Control:
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    本项目利用MATLAB进行水质预测模型开发及水质监测和控制系统设计,致力于提升水环境质量评估与管理效能。 我们的论文题目是《模型预测控制在实时水质调节中的有效性:状态空间建模与可扩展控制》。摘要如下: 供水网络(WDN)中的实时水质控制(WQC)面临挑战,主要因为缺乏适当的面向控制的建模方法来考虑复杂组件如交汇点、水库和水箱的影响,并且没有有效的算法用于执行针对整个系统进行调节的实际操作。本研究旨在解决这些问题:首先提出了一种新的状态空间表示形式,明确表述了输入(增压站氯剂量)与输出(网络中各处的氯浓度)之间的关系;其次设计了一套高度可扩展的模型预测控制(MPC)算法,展示出快速响应时间和对不确定性因素的良好适应能力。 如何使用我们的代码?该模型基于EPANET-Matlab-Toolkit开发。在进行模拟之前,请确保已安装此工具包。有关详细信息和指导,请参考相关文档说明。这些函数位于WQMC文件夹内,并且在Matlab中加载main.m之后,只需单击“运行”即可执行。 该模型的配置参数保存于Constants4Concentrat文件中。
  • 系统:运用机器学习技术进行
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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。
  • 流域仿真(SWAT)
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    《流域水质建模与仿真(SWAT)》是一套全面评估河流生态系统中水文和水质问题的模型工具。通过模拟不同土地使用和管理实践对水质的影响,SWAT帮助决策者制定有效的水资源管理和保护策略。 关于SWAT模型的内容,希望对同仁们有所帮助!
  • 长江感潮河段取
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    本研究探讨长江感潮河段取水点水质变化趋势及影响因素,运用数学模型进行水质预测分析,旨在为水资源保护与管理提供科学依据。 长江感潮河段取水口的水质预测研究由许宁、陈琦进行。张家港取水口位于该区域,影响水质的因素众多且机理复杂。本段落采用CODMn指标,并利用灰色GM(1,1)模型对该取水口的水质变化进行了建模和预测。
  • 管理及系统(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
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  • 型软件,涵盖一维二维
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    本软件提供先进的水质预测解决方案,集一维与二维模型于一体,适用于河流、湖泊等水体环境研究和管理。 水环境预测软件提供了水质预测模型,涵盖河流和湖库的一维及二维水质模型,并内置了各种模型公式及其解释。此工具对环境影响评价、环评预测以及饮用水水源保护区的划分具有显著的帮助作用。
  • 长江评估的数学型分析
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    本研究聚焦于开发适用于长江流域水质管理的数学模型,旨在通过数据分析和模拟预测,为水质保护及治理提供科学依据。 2005年的一篇数学建模论文(中文版)非常出色!
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    本Markdown文档提供基于模糊神经网络的嘉陵江水质评估预测方法及其实现代码,使用MATLAB语言编写。适合环境科学和计算机领域的研究者参考。 【预测模型】基于模糊神经网络实现嘉陵江水质评价预测的MATLAB源码。该文档提供了使用模糊神经网络技术对嘉陵江水质进行评估和预测的方法与代码示例,适用于研究者和技术爱好者参考学习。
  • 基于MATLAB评价糊分析
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    本作品为一款基于MATLAB开发的水质评价工具,采用模糊分析方法对水质进行综合评估。适用于环境科学领域研究与教学。 这段文字描述的内容是关于水质评价模糊分析的MATLAB代码,为原创作品,并附有使用说明。作者提醒该算法仅供参考,不一定科学准确;但对于学习MATLAB编程的人来说是有帮助的。