基于线性回归和神经网络的空气污染预测系统,利用传感器数据进行实时分析与可视化,帮助用户了解空气质量变化趋势。
AirPollution的特点:
1. 使用线性回归和人工神经网络进行空气污染预测
2. 支持多种传感器数据输入
3. 实时数据分析和可视化
4. 用户友好的界面
5. 提供预测结果的详细报告
AirPollution的功能:
1. 通过上传传感器数据文件进行预测
2. 调用API接口获取实时空气质量数据
3. 使用可视化工具查看预测结果和空气质量变化趋势
4. 配置模型参数以优化预测精度
5. 生成和导出预测报告
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