文件名称：地下水位预测-研究论文
文件大小：463KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 08:07:46
Ground water Logistic regression Decision
地下水是最大的资产之一。 地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。 根据可用性，将对水进行开采。 人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。 这将增加对地下水的需求。 但是地下水分布不均。 在我们提出的系统中，我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。 它可以通过机器学习算法进行分类，例如逻辑回归，随机森林和决策树。 用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。 回归任务需要较少的训练数据集，并且可以实现良好的性能。 本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。 本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。