【摘 要】
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系统整理并分析了不同领域节水潜力预测方法的分类、原理、适用范围及研究现状,帮助从业人员针对实际问题快速选择模型。分析认为,基于公式模型的节水潜力预测方法收集数据较
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,南通河海大学海洋与近海工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602150);中国博士后科学基金资助项目(2017T100323);南通市科技计划项目(GY12017014)
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系统整理并分析了不同领域节水潜力预测方法的分类、原理、适用范围及研究现状,帮助从业人员针对实际问题快速选择模型。分析认为,基于公式模型的节水潜力预测方法收集数据较少,操作简捷,使用范围较广,但精确性不高;基于机器学习的节水潜力预测方法虽然收集的数据种类和数量较多,但构造出的预测模型使用范围广,精度高。针对节水潜力预测的现存问题,总结分析了其发展趋势。未来节水潜力预测的研究应根据不同产业和地域特点,引入深度学习、大数据等新技术,实现精细化节水潜力预测;同时加快完善基于互联网的节水潜力预测应用,实现集成数据收集、处理、预测、发布等功能于一体的节水社会化服务。
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