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农田水利工程中水质监测与数据分析技术研究
1
作者
何正恒
《南方农机》
2025年第18期69-72,共4页
【目的】解决传统人工采样检测方法存在的监测频率低、数据分散、分析滞后等问题,提升农田水利工程水质监测与管理水平。【方法】采用多参数水质在线监测系统实时采集pH值、溶解氧含量、电导率等指标数据,并建立水质参数数据库。运用主...
【目的】解决传统人工采样检测方法存在的监测频率低、数据分散、分析滞后等问题,提升农田水利工程水质监测与管理水平。【方法】采用多参数水质在线监测系统实时采集pH值、溶解氧含量、电导率等指标数据,并建立水质参数数据库。运用主成分分析法和神经网络算法对监测数据进行分析与预测。【结果】构建的监测系统具有较高的稳定性和可靠性,能够准确采集水质参数数据;基于主成分分析法和神经网络算法的数据分析模型能够有效预测水质变化趋势,预测误差在±5%范围内,具有较高的精度和稳定性。【结论】该研究成果为农田灌溉水质评价与水资源优化调配提供了科学依据,在农田水利工程领域具有广阔的应用前景。
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关键词
农田水利
水质监测
数据分析
神经网络
预测模型
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职称材料
题名
农田水利工程中水质监测与数据分析技术研究
1
作者
何正恒
机构
甘肃省景泰川电力提灌水资源利用中心
出处
《南方农机》
2025年第18期69-72,共4页
文摘
【目的】解决传统人工采样检测方法存在的监测频率低、数据分散、分析滞后等问题,提升农田水利工程水质监测与管理水平。【方法】采用多参数水质在线监测系统实时采集pH值、溶解氧含量、电导率等指标数据,并建立水质参数数据库。运用主成分分析法和神经网络算法对监测数据进行分析与预测。【结果】构建的监测系统具有较高的稳定性和可靠性,能够准确采集水质参数数据;基于主成分分析法和神经网络算法的数据分析模型能够有效预测水质变化趋势,预测误差在±5%范围内,具有较高的精度和稳定性。【结论】该研究成果为农田灌溉水质评价与水资源优化调配提供了科学依据,在农田水利工程领域具有广阔的应用前景。
关键词
农田水利
水质监测
数据分析
神经网络
预测模型
分类号
S274 [农业科学—农业水土工程]
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作者
出处
发文年
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1
农田水利工程中水质监测与数据分析技术研究
何正恒
《南方农机》
2025
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