系统原理
利用人工智能对仪表产出的大量数据进行计算,得出水质或特定参数的预测值,实现对河道断面水质情况和参数的预警、预测,并可与监测获得的实际值进行比较,方便判断所监控水体的综合水质情况和变化趋势。
优势特点
① 模型算法:
部署成本 低:对模型所嵌入的硬件要求较低,易于升级
解释度 高:解释度高,模型具备一定溯源条件
调参难度 较易:调参难度较易,优化速度更快
预测准确度 较好:基于哈希仪表产生的数据,24小时内准确度可达85%
模型优化 能够自学习:边缘端实现机器自学习,使模型能够自我完善
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系统原理利用人工智能对仪表产出的大量数据进行计算,得出水质或特定参数的预测值,实现对河道断面水质情况和参数的预警、预测,并可与监测获得的实际值进行比较,方便判断所监控水体的综合水质情况和变化趋势
系统原理
利用人工智能对仪表产出的大量数据进行计算,得出水质或特定参数的预测值,实现对河道断面水质情况和参数的预警、预测,并可与监测获得的实际值进行比较,方便判断所监控水体的综合水质情况和变化趋势。
优势特点
① 模型算法:
部署成本 低:对模型所嵌入的硬件要求较低,易于升级
解释度 高:解释度高,模型具备一定溯源条件
调参难度 较易:调参难度较易,优化速度更快
预测准确度 较好:基于哈希仪表产生的数据,24小时内准确度可达85%
模型优化 能够自学习:边缘端实现机器自学习,使模型能够自我完善
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