基于机器学习的学生学情预警方法研究

对学生的学习成绩进行预测分析,提前预警学生可能存在的挂科或成绩下降风险,从而帮助学生和教师更好地制定学习计划和提高教学效率。采集了包括学生的平时成绩、考勤、性别和期末成绩等多种因素的数据,使用线性回归模型进行数据建模和预测分析。研究结果表明,该模型预测误差小,具有实际应用价值。研究成果可为学生和教师提供有益的参考,以便更好地实现教育教学目标。     

基于孤立森林算法的管道漏水监测研究

随着城市化进程的加速和供水管网的不断扩展,管道漏水问题已成为供水公司面临的一大挑战。本研究提出了一种基于孤立森林算法的新型管道漏水监测方法。孤立森林作为一种高效的异常检测算法,通过构建随机二叉树,能够在较短时间内快速识别异常样本,展示了其在解决实际问题中的潜力。通过对实验结果的深入分析和讨论,本研究探讨了孤立森林算法在管道漏水监测中的优势和局限性,并提出了未来可能的改进方向。这一研究成果为智能水管网络的建设和维护以及水资源的合理利用提供了有益的参考,为解决城市供水系统中的漏水问题提供了一种创新且可行的技术路径。     

基于机器学习的枸杞生长预测服务端接口设计与实现

文章分析了全球变暖导致的早高温对枸杞的影响,综述了如何将枸杞生长与机器学习相结合,利用机器学习对枸杞环境、土壤数据进行模型训练和生长预测,为应对环境变化提供有效的参考依据,保证枸杞的产量和质量,加快枸杞智能化、现代化建设。文章详细描述了枸杞生长模型的建设原理和实现方法,为后续数据建模研究提供有效的技术支撑。     

基于机器学习的管道漏水监测预警的系统设计

文章旨在研究如何通过声学检测和机器学习对管道漏水检测预警的具体实现原理。近年来，管道漏水问题已成为全球城市发展中越来越重要的热点，给城市给排水系统带来了极大威胁。因此，管道漏水监测预警的发展和应用显得尤为重要。先介绍了管道漏水所导致的问题和影响，再介绍声学检测技术和机器学习技术的原理，最后详细介绍了它在管道漏水监测中的应用。