第1章 緒論 001
1.1 水環(huán)境概述 002
1.1.1 水環(huán)境和水資源 002
1.1.2 我國水環(huán)境特點 002
1.2 水環(huán)境質量評價概述 003
1.2.1 我國水環(huán)境質量 003
1.2.2 水環(huán)境質量評價 004
1.3 水環(huán)境監(jiān)控概述 006
1.3.1 我國水環(huán)境質量管理 006
1.3.2 水環(huán)境監(jiān)控 007
1.3.3 水環(huán)境智慧監(jiān)控 008
1.4 水環(huán)境水質數據 009
1.4.1 水環(huán)境水質數據獲取方式 009
1.4.2 水環(huán)境水質多源數據 011
1.4.3 水環(huán)境水質數據特征 012
1.5 水環(huán)境水質數據監(jiān)測技術 013
1.5.1 現場監(jiān)測 013
1.5.2 在線監(jiān)測 014
1.5.3 遙感監(jiān)測 015
1.6 水環(huán)境水質數據監(jiān)測裝置與系統(tǒng) 015
1.6.1 水質監(jiān)測儀器 016
1.6.2 水質監(jiān)測系統(tǒng) 017
1.6.3 水質自動監(jiān)測站 018
參考文獻 020

第2章 水環(huán)境非結構化數據融合 023
2.1 水環(huán)境數據融合技術概述 024
2.2 非結構化數據融合架構 026
2.2.1 架構設計 027
2.2.2 模型設計 029
2.3 非結構化數據時空對齊技術 033
2.3.1 技術原理 033
2.3.2 技術架構 034
2.3.3 技術實現 034
2.4 非結構化數據特征提取技術 038
2.4.1 技術原理 038
2.4.2 技術架構 039
2.4.3 技術實現 040
2.5 非結構化數據融合處理技術 043
2.5.1 技術原理 043
2.5.2 技術架構 045
2.5.3 技術實現 046
2.6 技術應用及成效 052
參考文獻 053

第3章 河流斷面水質時空耦合預測 057
3.1 河流斷面水質預測概述 058
3.2 河流斷面水質數據生成模型 060
3.2.1 生成對抗網絡水質數據補全模型設計 060
3.2.2 模型檢驗及結果分析 063
3.3 注意力機制的水質預測模型 065
3.3.1 水質預測模型網絡結構設計 065
3.3.2 模型檢驗及結果分析 071
3.4 雙向長短時記憶網絡和時間注意力機制的水質預測模型 083
3.4.1 雙向長短時記憶網絡和時間注意力機制的水質預測模型網絡結構設計 083
3.4.2 模型檢驗及結果分析 086
3.5 混合長短時記憶網絡的水質預測模型 091
3.5.1 混合長短時記憶網絡的水質預測模型網絡結構設計 091
3.5.2 模型檢驗及結果分析 096
3.6 時空圖卷積的水質預測模型 106
3.6.1 時空圖卷積水質預測模型網絡結構設計 106
3.6.2 模型檢驗及結果分析 109
3.7 時空耦合水質預測模型 114
3.7.1 時空耦合水質預測模型網絡結構設計 114
3.7.2 模型檢驗及結果分析 117
3.8 河流斷面實時水質預測系統(tǒng)開發(fā) 120
3.8.1 系統(tǒng)功能設計 121
3.8.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 122
參考文獻 123

第4章 河流斷面水質動態(tài)預警 129
4.1 河流斷面水質預警概述 130
4.2 水質異常檢測的動態(tài)預警方法 131
4.3 水質序列分解 132
4.3.1 基于Loess 的季節(jié)與趨勢分解（STL） 132
4.3.2 經驗模態(tài)分解（EMD） 133
4.4 水質序列預測 135
4.4.1 基于三次平滑指數的水質預測模型 135
4.4.2 基于支持向量回歸的水質預測模型 137
4.4.3 基于編解碼的長短期記憶網絡水質預測模型 140
4.4.4 基于序列分解的水質預測模型 145
4.5 水質序列預警 146
4.5.1 基于拉依達準則的水質異常檢測模型 146
4.5.2 基于孤立森林的水質異常檢測模型 148
4.5.3 基于多元高斯分布的局部異常檢測模型 151
4.5.4 水質預警模型學習算法 152
4.6 模型檢驗及結果分析 152
4.7 河流斷面動態(tài)高效水質預警系統(tǒng)開發(fā) 156
4.7.1 系統(tǒng)功能設計 156
4.7.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 157
參考文獻 159

第5章 河流斷面水質實時評價 163
5.1 水環(huán)境水質評價概述 164
5.2 水環(huán)境水質污染要素分析 166
5.2.1 水環(huán)境水質污染程度評價 167
5.2.2 基于主元分析法的水環(huán)境主要污染物分析 168
5.2.3 方法校驗及結果分析 170
5.3 河流斷面水質ESN-RLS 實時評價 172
5.3.1 河流斷面水質實時評價 172
5.3.2 ESN 基本結構 173
5.3.3 遞歸最小二乘算法 175
5.3.4 水質實時評價模型結構設計 177
5.3.5 水質實時評價模型參數自適應調整算法 177
5.3.6 斷面水質數據集 181
5.3.7 模型檢驗及結果分析 183
5.4 河流斷面水質RESN 實時評價 185
5.4.1 河流斷面水質RESN 實時評價模型結構設計 187
5.4.2 RESN 在線稀疏逼近訓練法 188
5.4.3 模型檢驗及結果分析 191
5.5 水環(huán)境水質實時評價系統(tǒng) 193
5.5.1 系統(tǒng)功能設計 193
5.5.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 194
參考文獻 197

第6章 飲用水水源地水質安全在線評價 201
6.1 飲用水水源地水質安全評價概述 202
6.2 飲用水水源地水質安全單因子評價法 204
6.3 飲用水水源地水質安全FNN 在線評價法 208
6.3.1 飲用水水源地水質安全在線評價技術的必要性 208
6.3.2 FNN 基本原理 209
6.3.3 飲用水水源地水質安全在線評估模型設計 212
6.3.4 收斂性分析 213
6.3.5 模型檢驗及實驗結果分析 214
6.4 飲用水水源地水質安全PDF-FNN 在線評估法 217
6.4.1 最優(yōu)誤差PDF 準則 218
6.4.2 飲用水水源地水質安全PDF-FNN 在線評估模型設計 219
6.4.3 收斂性分析 221
6.4.4 模型檢驗及結果分析 222
6.5 飲用水水源地水質安全在線評估系統(tǒng)開發(fā) 225
6.5.1 系統(tǒng)功能設計 225
6.5.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 227
參考文獻 228

第7章 水環(huán)境水質遙感監(jiān)測 233
7.1 水環(huán)境水質遙感監(jiān)測概述 234
7.2 基于多源信息融合的水質指標遙感監(jiān)測方法 236
7.2.1 水體區(qū)域提取 237
7.2.2 多源信息融合水質指標插值 237
7.2.3 方法校驗及結果分析 238
7.2.4 水質指標遙感監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā) 244
7.3 黑臭水體遙感監(jiān)測概述 247
7.4 基于隨機森林的黑臭水體遙感監(jiān)測方法 248
7.4.1 基于隨機森林的黑臭水體遙感監(jiān)測方法設計 249
7.4.2 方法校驗及結果分析 250
7.4.3 黑臭水體遙感監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā) 258
參考文獻 262

第8章 水環(huán)境重點污染區(qū)域識別 265
8.1 水環(huán)境重點污染源篩選概述 266
8.2 基于成本效益均衡分析法的重點污染源動態(tài)篩選 268
8.2.1　算法設計 268
8.2.2　方法校驗及結果分析 269
8.3 基于GIS 核密度分析的重點污染區(qū)域識別方法 270
8.3.1　GIS 核密度分析原理 271
8.3.2　重點污染區(qū)域識別方法設計 273
8.3.3　模型檢驗及結果分析 275
8.4 水環(huán)境重點污染源篩選與重點污染區(qū)域識別系統(tǒng)開發(fā) 276
8.4.1　系統(tǒng)功能設計 276
8.4.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 279
參考文獻 280

第9章 水環(huán)境投訴舉報數據挖掘 283
9.1 水環(huán)境投訴舉報概述 284
9.2 投訴舉報LSTM 分類技術 286
9.2.1　算法設計 287
9.2.2　模型檢驗及結果分析 290
9.3 投訴舉報數據多要素關聯分析 291
9.3.1　算法設計 292
9.3.2　模型檢驗及結果分析 295
9.4 投訴舉報事件相似性神經網絡分析技術 303
9.4.1　文本相似度和短語相似度 304
9.4.2　基于GRNN 的投訴舉報事件相似性分析技術 305
9.4.3　模型檢驗及結果分析 307
9.5 投訴舉報事件嚴重程度分析 308
9.5.1　水體污染多要素 309
9.5.2　模型檢驗及結果分析 311
9.6 基于深度神經網絡的投訴事件可信度分析技術 312
9.6.1　算法設計 312
9.6.2　模型檢驗及結果分析 315
9.7 水環(huán)境公眾監(jiān)督和舉報投訴系統(tǒng)開發(fā) 315
9.7.1　系統(tǒng)功能設計 316
9.7.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 316
參考文獻 317

第10章 投訴舉報和水環(huán)境網絡輿情關聯分析 321
10.1 水環(huán)境網絡輿情分析概述 322
10.2 投訴舉報文本分析技術 324
10.2.1　研究對象分析 324
10.2.2　數據獲取 326
10.2.3　文本分析與預處理技術 326
10.3 投訴舉報文本自動標注及分類技術 328
10.3.1　文本自動標注技術 329
10.3.2　投訴舉報文本分類技術 333
10.3.3　方法校驗及結果分析 334
10.4 投訴舉報與輿情事件關聯識別技術 337
10.4.1　TextRank 算法 338
10.4.2　BM25 模型 339
10.4.3　方法校驗及結果分析 340
10.5 水環(huán)境輿情分析系統(tǒng)開發(fā) 344
10.5.1　系統(tǒng)功能設計 344
10.5.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 345
參考文獻 351

第11章 水環(huán)境污染源溯源 355
11.1 水環(huán)境污染源溯源概述 356
11.2 水環(huán)境污染源溯源技術 358
11.2.1　基于詞袋模型的文本詞頻統(tǒng)計算法 358
11.2.2　樸素貝葉斯分類算法 362
11.2.3　基于GIS 的地理信息計算算法 363
11.2.4　污染源可疑程度分數計算標準 364
11.3 模型檢驗及結果分析 366
11.4 水環(huán)境污染溯源系統(tǒng)開發(fā) 369
11.4.1　系統(tǒng)功能設計 369
11.4.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 371
參考文獻 371

第12章 京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數據平臺 375
12.1 水環(huán)境智慧管控平臺概述 376
12.2 京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數據平臺構建 377
12.2.1　京津冀區(qū)域水環(huán)境簡介 377
12.2.2　平臺建設目標 379
12.2.3　京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數據平臺功能設計 380
12.3 平臺技術現狀 381
12.3.1　云計算數據中心與容器技術 381
12.3.2　虛擬機調度和計算遷移技術 383
12.3.3　神經網絡并行加速處理技術 383
12.4 平臺總體設計 384
12.4.1　總體技術架構 384
12.4.2　平臺服務器架構 386
12.5 平臺功能開發(fā) 387
12.5.1　水環(huán)境監(jiān)控預警 387
12.5.2　水環(huán)境模擬分析 388
12.5.3　水環(huán)境管理支持 389
12.5.4　水環(huán)境數據中心 390
參考文獻 391