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水環境智能感知與智慧監控/智慧環保前沿技術叢書

  • 作者：喬俊飛//楊翠麗//畢敬|責編:宋輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122436795
  • 出版日期：2023/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：394
人民幣：RMB 138 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對水環境數據海量、異構、多源、非結構化的特點，提出了水環境非結構性數據融合技術；針對水環境水質監測問題，介紹了河流斷面水質時空預測、河流斷面水質動態預警、水環境水質多元信息遙感監測技術，研究了水環境水質在線評價和飲用水源地水質安全在線評估技術；最後，針對水環境管控問題，介紹了重點污染區域識別、投訴舉報和水環境網路輿情關聯分析、水環境污染源溯源，以及京津冀區域智慧管控平台設計。
    本書為人工智慧、自動控制工程、環境工程的專業技術人員提供理論和應用方面的參考，也可作為高等院校相關專業高年級本科生及研究生的教材參考書。
作者介紹
喬俊飛//楊翠麗//畢敬|責編:宋輝
目錄
第1章  緒論
  1.1  水環境概述
    1.1.1  水環境和水資源
    1.1.2  我國水環境特點
  1.2  水環境質量評價概述
    1.2.1  我國水環境質量
    1.2.2  水環境質量評價
  1.3  水環境監控概述
    1.3.1  我國水環境質量管理
    1.3.2  水環境監控
    1.3.3  水環境智慧監控
  1.4  水環境水質數據
    1.4.1  水環境水質數據獲取方式
    1.4.2  水環境水質多源數據
    1.4.3  水環境水質數據特徵
  1.5  水環境水質數據監測技術
    1.5.1  現場監測
    1.5.2  在線監測
    1.5.3  遙感監測
  1.6  水環境水質數據監測裝置與系統
    1.6.1  水質監測儀器
    1.6.2  水質監測系統
    1.6.3  水質自動監測站
  參考文獻
第2章  水環境非結構化數據融合
  2.1  水環境數據融合技術概述
  2.2  非結構化數據融合架構
    2.2.1  架構設計
    2.2.2  模型設計
  2.3  非結構化數據時空對齊技術
    2.3.1  技術原理
    2.3.2  技術架構
    2.3.3  技術實現
  2.4  非結構化數據特徵提取技術
    2.4.1  技術原理
    2.4.2  技術架構
    2.4.3  技術實現
  2.5  非結構化數據融合處理技術
    2.5.1  技術原理
    2.5.2  技術架構
    2.5.3  技術實現
  2.6  技術應用及成效
  參考文獻
第3章  河流斷面水質時空耦合預測
  3.1  河流斷面水質預測概述
  3.2  河流斷面水質數據生成模型
    3.2.1  生成對抗網路水質數據補全模型設計
    3.2.2  模型檢驗及結果分析
  3.3  注意力機制的水質預測模型
    3.3.1  水質預測模型網路結構設計

    3.3.2  模型檢驗及結果分析
  3.4  雙向長短時記憶網路和時間注意力機制的水質預測模型
    3.4.1  雙向長短時記憶網路和時間注意力機制的水質預測模型網路結構設計
    3.4.2  模型檢驗及結果分析
  3.5  混合長短時記憶網路的水質預測模型
    3.5.1  混合長短時記憶網路的水質預測模型網路結構設計
    3.5.2  模型檢驗及結果分析
  3.6  時空圖卷積的水質預測模型
    3.6.1  時空圖卷積水質預測模型網路結構設計
    3.6.2  模型檢驗及結果分析
  3.7  時空耦合水質預測模型
    3.7.1  時空耦合水質預測模型網路結構設計
    3.7.2  模型檢驗及結果分析
  3.8  河流斷面實時水質預測系統開發
    3.8.1  系統功能設計
    3.8.2  系統功能開發
  參考文獻
第4章  河流斷面水質動態預警
  4.1  河流斷面水質預警概述
  4.2  水質異常檢測的動態預警方法
  4.3  水質序列分解
    4.3.1  基於Loess的季節與趨勢分解（STL）
    4.3.2  經驗模態分解（EMD）
  4.4  水質序列預測
    4.4.1  基於三次平滑指數的水質預測模型
    4.4.2  基於支持向量回歸的水質預測模型
    4.4.3  基於編解碼的長短期記憶網路水質預測模型
    4.4.4  基於序列分解的水質預測模型
  4.5  水質序列預警
    4.5.1  基於拉依達準則的水質異常檢測模型
    4.5.2  基於孤立森林的水質異常檢測模型
    4.5.3  基於多元高斯分佈的局部異常檢測模型
    4.5.4  水質預警模型學習演算法
  4.6  模型檢驗及結果分析
  4.7  河流斷面動態高效水質預警系統開發
    4.7.1  系統功能設計
    4.7.2  系統功能開發
  參考文獻
第5章  河流斷面水質實時評價
  5.1  水環境水質評價概述
  5.2  水環境水質污染要素分析
    5.2.1  水環境水質污染程度評價
    5.2.2  基於主元分析法的水環境主要污染物分析
    5.2.3  方法校驗及結果分析
  5.3  河流斷面水質ESN-RLS實時評價
    5.3.1  河流斷面水質實時評價
    5.3.2  ESN基本結構
    5.3.3  遞歸最小二乘演算法
    5.3.4  水質實時評價模型結構設計
    5.3.5  水質實時評價模型參數自適應調整演算法

    5.3.6  斷面水質數據集
    5.3.7  模型檢驗及結果分析
  5.4  河流斷面水質RESN實時評價
    5.4.1  河流斷面水質RESN實時評價模型結構設計
    5.4.2  RESN在線稀疏逼近訓練法
    5.4.3  模型檢驗及結果分析
  5.5  水環境水質實時評價系統
    5.5.1  系統功能設計
    5.5.2  系統功能開發
  參考文獻
第6章  飲用水水源地水質安全在線評價
  6.1  飲用水水源地水質安全評價概述
  6.2  飲用水水源地水質安全單因子評價法
  6.3  飲用水水源地水質安全FNN在線評價法
    6.3.1  飲用水水源地水質安全在線評價技術的必要性
    6.3.2  FNN基本原理
    6.3.3  飲用水水源地水質安全在線評估模型設計
    6.3.4  收斂性分析
    6.3.5  模型檢驗及實驗結果分析
  6.4  飲用水水源地水質安全PDF-FNN在線評估法
    6.4.1  最優誤差PDF準則
    6.4.2  飲用水水源地水質安全PDF-FNN在線評估模型設計
    6.4.3  收斂性分析
    6.4.4  模型檢驗及結果分析
  6.5  飲用水水源地水質安全在線評估系統開發
    6.5.1  系統功能設計
    6.5.2  系統功能開發
  參考文獻
第7章  水環境水質遙感監測
  7.1  水環境水質遙感監測概述
  7.2  基於多源信息融合的水質指標遙感監測方法
    7.2.1  水體區域提取
    7.2.2  多源信息融合水質指標插值
    7.2.3  方法校驗及結果分析
    7.2.4  水質指標遙感監測系統開發
  7.3  黑臭水體遙感監測概述
  7.4  基於隨機森林的黑臭水體遙感監測方法
    7.4.1  基於隨機森林的黑臭水體遙感監測方法設計
    7.4.2  方法校驗及結果分析
    7.4.3  黑臭水體遙感監測系統開發
  參考文獻
第8章  水環境重點污染區域識別
  8.1  水環境重點污染源篩選概述
  8.2  基於成本效益均衡分析法的重點污染源動態篩選
    8.2.1  演算法設計
    8.2.2  方法校驗及結果分析
  8.3  基於GIS核密度分析的重點污染區域識別方法
    8.3.1  GIS核密度分析原理
    8.3.2  重點污染區域識別方法設計
    8.3.3  模型檢驗及結果分析

  8.4  水環境重點污染源篩選與重點污染區域識別系統開發
    8.4.1  系統功能設計
    8.4.2  系統功能開發
  參考文獻
第9章  水環境投訴舉報數據挖掘
  9.1  水環境投訴舉報概述
  9.2  投訴舉報LSTM分類技術
    9.2.1  演算法設計
    9.2.2  模型檢驗及結果分析
  9.3  投訴舉報數據多要素關聯分析
    9.3.1  演算法設計
    9.3.2  模型檢驗及結果分析
  9.4  投訴舉報事件相似性神經網路分析技術
    9.4.1  文本相似度和短語相似度
    9.4.2  基於GRNN的投訴舉報事件相似性分析技術
    9.4.3  模型檢驗及結果分析
  9.5  投訴舉報事件嚴重程度分析
    9.5.1  水體污染多要素
    9.5.2  模型檢驗及結果分析
  9.6  基於深度神經網路的投訴事件可信度分析技術
    9.6.1  演算法設計
    9.6.2  模型檢驗及結果分析
  9.7  水環境公眾監督和舉報投訴系統開發
    9.7.1  系統功能設計
    9.7.2  系統功能開發
  參考文獻
第10章  投訴舉報和水環境網路輿情關聯分析
  10.1  水環境網路輿情分析概述
  10.2  投訴舉報文本分析技術
    10.2.1  研究對象分析
    10.2.2  數據獲取
    10.2.3  文本分析與預處理技術
  10.3  投訴舉報文本自動標注及分類技術
    10.3.1  文本自動標注技術
    10.3.2  投訴舉報文本分類技術
    10.3.3  方法校驗及結果分析
  10.4  投訴舉報與輿情事件關聯識別技術
    10.4.1  TextRank演算法
    10.4.2  BM25模型
    10.4.3  方法校驗及結果分析
  10.5  水環境輿情分析系統開發
    10.5.1  系統功能設計
    10.5.2  系統功能開發
  參考文獻
第11章  水環境污染源溯源
  11.1  水環境污染源溯源概述
  11.2  水環境污染源溯源技術
    11.2.1  基於詞袋模型的文本詞頻統計演算法
    11.2.2  樸素貝葉斯分類演算法
    11.2.3  基於GIS的地理信息計算演算法

    11.2.4  污染源可疑程度分數計算標準
  11.3  模型檢驗及結果分析
  11.4  水環境污染溯源系統開發
    11.4.1  系統功能設計
    11.4.2  系統功能開發
  參考文獻
第12章  京津冀區域水環境智慧管控大數據平台
  12.1  水環境智慧管控平台概述
  12.2  京津冀區域水環境智慧管控大數據平台構建
    12.2.1  京津冀區域水環境簡介
    12.2.2  平台建設目標
    12.2.3  京津冀區域水環境智慧管控大數據平台功能設計
  12.3  平台技術現狀
    12.3.1  雲計算數據中心與容器技術
    12.3.2  虛擬機調度和計算遷移技術
    12.3.3  神經網路並行加速處理技術
  12.4  平台總體設計
    12.4.1  總體技術架構
    12.4.2  平台伺服器架構
  12.5  平台功能開發
    12.5.1  水環境監控預警
    12.5.2  水環境模擬分析
    12.5.3  水環境管理支持
    12.5.4  水環境數據中心
  參考文獻

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