水质预测

嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究

模糊神经网络算法在水质监测中展示了其预测精度，通过数据处理，能够准确预测水质状况。

| 字段名称 | 字段类型 | 字段说明 ||---|---|---|| pH | 浮点型 | 水的 pH 值 || 硬度 | 浮点型 | 水使肥皂沉淀的能力 (mg/L) || 固体 | 浮点型 | 总溶解固体 (ppm) || 氯胺 | 浮点型 | 氯胺含量 (ppm) || 硫酸盐 | 浮点型 | 硫酸盐溶解量，mg/L || 电导率 | 浮点型 | 水的电导率，μS/cm || 有机碳 | 浮点型 | 有机碳含量 (ppm) || 三卤甲烷 | 浮点型 | 三卤甲烷的含量，μg/L || 浊度 | 浮点型 | NTU（比浊法浊度单位）中水的发光特性的量度 || 可饮用性 | 整型 | 指示水是否可以安全地供人类饮用，1=可用，0=不可用 |

本研究探讨了杜阿拉沿海地区由盐水入侵引起的淡水资源时空污染水平。共收集了19个站点的水样，其中包括从红树林区域选取的3个站点和其余地区的16个站点，划分为沿海、内部1、内部2和内部3四个样带。研究跨潮湿和干燥季节进行多次采样，并采用美国公共卫生协会的方法对水样的理化参数进行分析。地统计分析显示，在湿季和干季，电导率分别为208.91至660.63μS/cm和45至7540μS/cm；钙含量分别为0.06至85 mg/L和4至256 mg/L；硫酸盐含量分别为0至103 mg/L和0至99 mg/L；总溶解固体含量分别为15.79至1467 mg/L和20至3750 mg/L。研究区域表明东南部存在淡水入侵的迹象，电导率在干湿季节均较高，分别为1790和820μS/cm。中部地区在干季和湿季均表现出高钙水平，分别为140和16 mg/L。

欢迎来到我的相机校准库！这里提供了一组Matlab脚本，用于校准NIR无人机以进行水质管理。主要包括calibrate_cam.m，这是一个校准NIR相机到反射率的脚本大纲。还有floodFillFromPt.m，用于选择具有相似值的相邻像素并确定种子像素的位置。此外，还有EVA_calibration.m，根据传感器响应函数(SRF)，确定每个校准面板在IR摄像机中应看到的内容。这些脚本帮助处理数据和制作绘图，特别适用于水质管理应用。

卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域中强大的图像处理工具，在水质图像分类任务中表现突出。本项目以PyTorch为平台，详细介绍如何构建和训练CNN模型来处理包括清澈、污染和浑浊等不同状态的水质图像。首先需熟悉Python编程、深度学习基础及PyTorch的基本用法。数据集预处理是关键步骤之一，包括图像归一化以及可能的数据增强操作，如随机翻转和裁剪，以提升模型泛化能力。构建的CNN模型包括卷积层、池化层、ReLU激活函数和全连接层，通过全局平均池化减少参数数量以防止过拟合。定义损失函数和优化器后，使用PyTorch的DataLoader加载数据集并进行训练迭代。在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，并选择合适的评估指标如准确率。测试阶段，模型能对新图像进行分类预测，并通过集成学习方法提高预测可信度。

江苏近海水质：十年间的变化 本研究对比分析了1998年5月和2007年5月江苏近海水域的水质状况，重点关注海州湾、辐射沙洲和长江口北支等区域。 主要发现： 汞污染： 所有海域的平均汞浓度均符合国家二类海水水质标准。然而，2007年汞的0.1 μg/L质量浓度包络线范围较1998年有所扩大。 油类污染： 除海州湾外，其他海域的油类浓度在十年间有所上升。 溶解氧： 2007年，除北部部分海域外，大部分海域的溶解氧浓度高于1998年。 总磷污染： 虽然近岸海域的总磷浓度有所下降，但近海海域的总磷污染范围却明显扩大。 研究结果表明，十年间江苏近海水质呈现出复杂的变化趋势，部分污染物浓度有所改善，但同时也出现了新的污染问题。

利用Matlab实现基于T-S模糊神经网络的水质评估算法，包括训练和测试数据的处理。该算法通过模糊化处理提高水质评估的精确度和可靠性。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

随着技术的进步，利用模糊神经网络评估嘉陵江水质的MATLAB代码变得更加便捷和高效。