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Wolfgang Seis (Kompetenzzentrum Wasser Berlin) FIWARE_Tegel_Seis.pptx.pdf

  1. SWIM:AI: Vorhersage der Badegewässerqualität “Powered by FIWARE”
  2. Frühwarnsystem zur Vorhersage der Badegewässerqualität • Machine-Learning Modelle • Nutzung frei verfügbarer Umweltdaten Charakteristika • Web-basiert + Open-Source • FIWARE kompatibel 🡪 Sicherstellung der Interoperabilität • Anpassbar an verschiedene Wasserqualitätsstandards SWIM:AI
  3. Anlegen eines neuen Badegewässers
  4. Anlegen von Vorhersagevariablen Typische Vorhersagevariablen: Regen, Durchfluss, Einleitungen von Klärwerken …
  5. Interaktive Gruppierung von Variablen Räumliche Gruppierung benachbarter Messstationen
  6. Modell: Training und Auswertung Random Forest Modellierung
  7. Modellevaluation Beispiel: Flussbadegewässer in Deutschland (NRW)
  8. Vorhersageanalyse Validierung der Modellvorhersagen
  9. Datentransfermodul (powered by FIWARE) (by SINTEF)
  10. Datenmodelle •FIWARE Smart Data Models: • WaterQualityObserved • WaterObserved • WeatherObserved • WaterQualityPredicted (new)
  11. www.kompetenz-wasser.de @kompetenzwasser @Kompetenzzentrum Wasser Berlin Kompetenzzentrum Wasser Berlin gGmbH Cicerostraße 24, 10709 Berlin Wolfgang Seis Nico Caradot wolfgang.seis@kompetenz-wasser.de https://github.com/KWB-R/swim-ai Open-source and open for contributions at:
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