简要介绍机器学习在水务领域的应用背景, 并明确论文的研究目的和意义。

作者：运维做开发 | 2024-07-17 07:17:13

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机器学习对于水质分析与预测的意义

在水务领域，机器学习技术可以用来解决许多实际问题。例如，机器学习可以用来预测水资源的可用性和需求量，支持水资源的有效管理和调配；机器学习也可以用来检测水质异常，诊断水务管网中的故障，支持水务维护和检修；机器学习还可以用来分析用户用水行为，帮助水务公司优化定价策略和提高资源利用效率等。

在研究论文中，研究目的通常是提出一种新的机器学习方法，或者改进现有的机器学习方法，以解决水务领域中的具体问题。研究的意义在于为水务行业提供有效的解决方案，提高水资源的利用效率，保障水质安全，改善水务服务质量等。

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