摘要
本发明公开了一种园林内湖的水循环处理系统,涉及水循环处理技术领域,包括水质监测模块,利用物联网技术,部署多参数水质监测传感器收集数据,并通过无线网络传输到中央处理平台;数据处理与机器学习模块,基于机器学习算法,根据监测到水温和溶解氧数据预测溶解氧水平并执行增氧策略,监测pH数据分析内湖pH的调整需求并执行调整策略,根据水质参数变化基于机器学习模型预测藻类密度,对藻类生长进行抑制。本发明所述方法通过对各项水质数据的监测,便于为水循环系统提供数据支持,通过预测溶解氧水平并执行增氧策略,可以及时为内湖水生生物提高溶解氧水平,通过分析内湖pH的调整需求并执行调整策略,维持适宜水生生物生存的水质酸碱环境。
技术关键词
溶解氧
多参数水质监测
物联网技术
机器学习模型
无线网络传输
机器学习算法
水循环系统
数据
警报系统
策略
流速
密度
低功耗广域网络
分布滞后模型
增氧设备
梯度下降法
酸碱
生成报告
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风力涡轮机状态
机器学习模型
叶片
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电流发生器
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扰流机构
相位补偿值
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机器学习模型
图谱
关系
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设备老化
机器学习模型
天气预报数据
配电方法
视频编码方法
关键帧
辅助人脸
音频特征提取
音频编码器