水质评估
当前话题为您枚举了最新的水质评估。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
喀麦隆杜阿拉四世市水质时空评估研究
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。
统计分析
2
2024-07-15
基于模糊神经网络的水质评估算法——Matlab实现
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。
Matlab
0
2024-08-23
基于模糊神经网络的嘉陵江水质评估MATLAB代码下载
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。
Matlab
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2024-07-28
水质数据集
| 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 |
数据挖掘
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2024-04-30
模糊神经网络水质预测
嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究
算法与数据结构
4
2024-05-13
卡拉奇特大城市地下水质量评估:统计与地理空间分析
本研究调查了巴基斯坦卡拉奇市地下水质量的空间变化及其潜在污染源。研究区域包含大型垃圾填埋场、工业区以及接纳大量工业和生活污水的露天排水沟。
研究分析了地下水样品中的 pH 值、电导率 (EC)、氟化物 (F-)、氯化物 (Cl-)、溴化物 (Br-)、硝酸盐氮 (NO3-N)、硫酸盐 (SO2-4)、钠 (Na+)、钾 (K+)、钙 (Ca2+)、镁 (Mg2+) 和铵 (NH4+) 等参数,并与世界卫生组织 (WHO) 的饮用水标准进行了比较。
结果显示,地下水中离子浓度排序为:Cl- > Na+ > SO2-4 > Mg2+ > Ca2+ > NO3-N > K+ > F- > Br-。EC 值普遍高于 WHO 标准,表明地下水中存在高浓度的溶解性离子。健康风险指数 (HRI) 分析表明,卡拉奇居民面临着较高的地下水污染暴露风险,例如,高浓度的 NO3-N 可能导致高铁血红蛋白症和出生缺陷。
主成分分析 (PCA)、聚类分析 (CA) 和地理信息系统 (GIS) 等多元统计分析和地理空间分析结果表明,人类活动正在对卡拉奇的地下水质量造成负面影响。
统计分析
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2024-05-24
应用模糊神经网络预测水质监测结果
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。
算法与数据结构
2
2024-08-01
用于水质管理的NIR无人机校准Matlab脚本
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。
Matlab
1
2024-07-28
基于PyTorch的水质图像分类实战CNN深度学习应用
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。
统计分析
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2024-08-15
江苏近海水质十年变迁:1998 vs. 2007
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。
统计分析
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2024-04-30