水系特征

深入研究重庆市水系特征数据

该数据集利用河流拓扑数据，分析了地形特征与河流面积、流量、宽度和深度之间的关系，形成了一个详尽的水系宽度和深度数据库。这个数据库可用于水力或水文模型的初始估计，特别是在其他测量数据不足时。提供的估计值和95%置信区间为河流的宽度和深度提供了合理的范围。数据集涵盖全国范围，记录了每个要素的属性，包括河流宽度、深度和平均年峰值流量的估算。

数据挖掘 0 2024-08-05

水系模型对比与MATLAB应用全解析

图12.14展示了汇流累计大于1000的河网，图12.15对比了汇流累计大于200的河网。水系模型在MATLAB中的详尽应用和解析。

Matlab 3 2024-07-20

城市供水系统中数据挖掘的创新应用

针对城市供水系统中普遍存在的产销差异问题，本论文提出在建立基于GIS的数据仓库的基础上，运用数据挖掘技术来发现区域或管段中的显著差异。最后，通过一个实例展示了该方法的应用。

数据挖掘 3 2024-07-13

用户特征

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

统计分析 3 2024-05-15

MATLAB应用于ECE 808智能水系统的频域转时域代码

EPANET-Matlab工具包是一个开源软件，最初由Matlab开发，提供编程接口，用于液压和质量建模。它在智能水网络研究与开发中具有重要作用，支持模拟和结果可视化。详细信息请参阅DG Eliades等人的研究。

Matlab 0 2024-09-28

无穷特征筛选基于图的特征过滤技术

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。

Matlab 3 2024-07-19

SQL语言特征

SQL（结构化查询语言）是一种多功能语言，具有以下主要功能：- 数据查询（查询语言）- 数据定义（数据定义语言）- 数据操作（数据操作语言）- 数据控制（数据控制语言）

Oracle 2 2024-06-01

2020E题解析智能化管理校园供水系统.pdf

2020E题解析：智能化管理校园供水系统目录：1.问题探讨：校园供水系统作为重要公共设施，其正常运行对学校至关重要，然而维护成本巨大。随着科技进步，智能水表的普及使得实时供水数据获取成为可能。校务部门希望通过数学模型和数据挖掘技术，及时识别并解决供水系统中的问题，以提升服务和管理水平。2.解决方案3.潜在挑战4.总结

数据挖掘 0 2024-08-08

基于特征聚类集成技术的组特征选择方法

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

数据挖掘 2 2024-07-17

大数据及其特征

大数据包含规模庞大、复杂度高且增长迅速的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其特点通常总结为“3V”：- 体积：数据量巨大- 多样性：数据类型丰富- 速度：数据增长和处理速度快

Hadoop 1 2024-05-15