将BP、RNN、SVM等机器学习算法应用于水质预测，预测出PH、溶解氧和氨氮等水质指标数值，精准度在90%以上。算法层面不过多阐述，主要是上述几种机器学习算法的集成。由于要写论文和申专利，这里只应用了SVM算法，精度也接近90%。本系统采用Django实现。

• 利用前三个月的水质数据，进行下月的水质预测
• 自动生成可交互式的预测图表用于展示
• 管理员能手动更新预测模型并管理水质数据

• 将仓库克隆到本地

  git clone https://github.com/sctpan/WaterQualityPredictSystem.git

• 进入manage.py同级目录，安装依赖

  pip install -r requirements.txt

• 移植数据库

  python manage.py migrate

• 运行程序

  python manage.py runserver

• 使用浏览器打开http://127.0.0.1:8000/