基于物联网+机器学习的水位、水质预测模型应用研究  

作　　者：聂影 刘永宏 梁卫芳 李志能 陈俞强[2] 

机构地区：[1]广东碧桂园职业学院智能制造与信息学院,广东清远511500 [2]东莞职业技术学院人工智能学院,广东东莞523083

出　　处：《物联网技术》2024年第10期89-94,共6页Internet of things technologies

基　　金：广东省攀登计划(pdjh2023b1132);2024年度清远市科技智库专项课题(QYKX2024001);东莞市乡村振兴战略专项资金资助(20211800400102)。

摘　　要：鉴于传统的浮筒式、压力传感器式、超声波式水位检测方法大都存在不能实现自动化实时监控和水位预测、设备昂贵或者操作复杂等问题,急需一种可实时监控的自动化装置来高效预测水位,为此提出了一种基于物联网+机器学习的水位预测模型。设计了一款简单、方便、可实现远程实时监控水位并自动开关水闸且可进行水位预测的水位、水质预测系统,其利用机器学习的方法将收集的水位数据的80%划分为训练集、20%划分为验证集,并通过对比验证集与预测集的拟合程度,分别用MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)、R2(决定系数)、MAE(平均绝对误差)等4种指标对水位预测的准确率进行评价。经验证,该系统运行稳定,预测准确率较高。

关 键 词：物联网 超声波传感器 温湿度传感器 机器学习 水位预测 水质管理 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]