文献类型：期刊文章

作　　者：刘凡[1,2] 李逸云[1] 李泽文[1] 毛莺池[1]

机构地区：[1]河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100 [2]南通河海大学海洋与近海工程研究院,江苏南通226300

出　　处：《水利经济》

基　　金：国家自然科学基金(61602150);中国博士后科学基金资助项目(2017T100323);南通市科技计划项目(GY12017014)

年　　份：2018

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：41-47

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：系统整理并分析了不同领域节水潜力预测方法的分类、原理、适用范围及研究现状,帮助从业人员针对实际问题快速选择模型。分析认为,基于公式模型的节水潜力预测方法收集数据较少,操作简捷,使用范围较广,但精确性不高;基于机器学习的节水潜力预测方法虽然收集的数据种类和数量较多,但构造出的预测模型使用范围广,精度高。针对节水潜力预测的现存问题,总结分析了其发展趋势。未来节水潜力预测的研究应根据不同产业和地域特点,引入深度学习、大数据等新技术,实现精细化节水潜力预测;同时加快完善基于互联网的节水潜力预测应用,实现集成数据收集、处理、预测、发布等功能于一体的节水社会化服务。

关 键 词：节水潜力预测  机器学习  深度学习  大数据 互联网

分 类 号：TV213.4]