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(guó)水環(huán)境特點(diǎn) 002
1.2 水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)概述 003
1.2.1 我國(guó)水環(huán)境質(zhì)量 003
1.2.2 水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià) 004
1.3 水環(huán)境監(jiān)控概述 006
1.3.1 我國(guó)水環(huán)境質(zhì)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(zhì)數(shù)據(jù) 009
1.4.1 水環(huán)境水質(zhì)數(shù)據(jù)獲取方式 009
1.4.2 水環(huán)境水質(zhì)多源數(shù)據(jù) 011
1.4.3 水環(huán)境水質(zhì)數(shù)據(jù)特征 012
1.5 水環(huán)境水質(zhì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù) 013
1.5.1 現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè) 013
1.5.2 在線監(jiān)測(cè) 014
1.5.3 遙感監(jiān)測(cè) 015
1.6 水環(huán)境水質(zhì)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)裝置與系統(tǒng) 015
1.6.1 水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀器 016
1.6.2 水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 017
1.6.3 水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)站 018
參考文獻(xiàn) 020

第2章 水環(huán)境非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合 023
2.1 水環(huán)境數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述 024
2.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合架構(gòu) 026
2.2.1 架構(gòu)設(shè)計(jì) 027
2.2.2 模型設(shè)計(jì) 029
2.3 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊技術(shù) 033
2.3.1 技術(shù)原理 033
2.3.2 技術(shù)架構(gòu) 034
2.3.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 034
2.4 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征提取技術(shù) 038
2.4.1 技術(shù)原理 038
2.4.2 技術(shù)架構(gòu) 039
2.4.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 040
2.5 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合處理技術(shù) 043
2.5.1 技術(shù)原理 043
2.5.2 技術(shù)架構(gòu) 045
2.5.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 046
2.6 技術(shù)應(yīng)用及成效 052
參考文獻(xiàn) 053

第3章 河流斷面水質(zhì)時(shí)空耦合預(yù)測(cè) 057
3.1 河流斷面水質(zhì)預(yù)測(cè)概述 058
3.2 河流斷面水質(zhì)數(shù)據(jù)生成模型 060
3.2.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)數(shù)據(jù)補(bǔ)全模型設(shè)計(jì) 060
3.2.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 063
3.3 注意力機(jī)制的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 065
3.3.1 水質(zhì)預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 065
3.3.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 071
3.4 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間注意力機(jī)制的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 083
3.4.1 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間注意力機(jī)制的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 083
3.4.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 086
3.5 混合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 091
3.5.1 混合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 091
3.5.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 096
3.6 時(shí)空?qǐng)D卷積的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 106
3.6.1 時(shí)空?qǐng)D卷積水質(zhì)預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 106
3.6.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 109
3.7 時(shí)空耦合水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 114
3.7.1 時(shí)空耦合水質(zhì)預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 114
3.7.2 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 117
3.8 河流斷面實(shí)時(shí)水質(zhì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)開發(fā) 120
3.8.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 121
3.8.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 122
參考文獻(xiàn) 123

第4章 河流斷面水質(zhì)動(dòng)態(tài)預(yù)警 129
4.1 河流斷面水質(zhì)預(yù)警概述 130
4.2 水質(zhì)異常檢測(cè)的動(dòng)態(tài)預(yù)警方法 131
4.3 水質(zhì)序列分解 132
4.3.1 基于Loess 的季節(jié)與趨勢(shì)分解（STL） 132
4.3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解（EMD） 133
4.4 水質(zhì)序列預(yù)測(cè) 135
4.4.1 基于三次平滑指數(shù)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 135
4.4.2 基于支持向量回歸的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 137
4.4.3 基于編解碼的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 140
4.4.4 基于序列分解的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型 145
4.5 水質(zhì)序列預(yù)警 146
4.5.1 基于拉依達(dá)準(zhǔn)則的水質(zhì)異常檢測(cè)模型 146
4.5.2 基于孤立森林的水質(zhì)異常檢測(cè)模型 148
4.5.3 基于多元高斯分布的局部異常檢測(cè)模型 151
4.5.4 水質(zhì)預(yù)警模型學(xué)習(xí)算法 152
4.6 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 152
4.7 河流斷面動(dòng)態(tài)高效水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)開發(fā) 156
4.7.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 156
4.7.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 157
參考文獻(xiàn) 159

第5章 河流斷面水質(zhì)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià) 163
5.1 水環(huán)境水質(zhì)評(píng)價(jià)概述 164
5.2 水環(huán)境水質(zhì)污染要素分析 166
5.2.1 水環(huán)境水質(zhì)污染程度評(píng)價(jià) 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(yàn)及結(jié)果分析 170
5.3 河流斷面水質(zhì)ESN-RLS 實(shí)時(shí)評(píng)價(jià) 172
5.3.1 河流斷面水質(zhì)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià) 172
5.3.2 ESN 基本結(jié)構(gòu) 173
5.3.3 遞歸最小二乘算法 175
5.3.4 水質(zhì)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 177
5.3.5 水質(zhì)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)模型參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整算法 177
5.3.6 斷面水質(zhì)數(shù)據(jù)集 181
5.3.7 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 183
5.4 河流斷面水質(zhì)RESN 實(shí)時(shí)評(píng)價(jià) 185
5.4.1 河流斷面水質(zhì)RESN 實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 187
5.4.2 RESN 在線稀疏逼近訓(xùn)練法 188
5.4.3 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 191
5.5 水環(huán)境水質(zhì)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)系統(tǒng) 193
5.5.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 193
5.5.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 194
參考文獻(xiàn) 197

第6章 飲用水水源地水質(zhì)安全在線評(píng)價(jià) 201
6.1 飲用水水源地水質(zhì)安全評(píng)價(jià)概述 202
6.2 飲用水水源地水質(zhì)安全單因子評(píng)價(jià)法 204
6.3 飲用水水源地水質(zhì)安全FNN 在線評(píng)價(jià)法 208
6.3.1 飲用水水源地水質(zhì)安全在線評(píng)價(jià)技術(shù)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(zhì)安全在線評(píng)估模型設(shè)計(jì) 212
6.3.4 收斂性分析 213
6.3.5 模型檢驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 214
6.4 飲用水水源地水質(zhì)安全PDF-FNN 在線評(píng)估法 217
6.4.1 最優(yōu)誤差PDF 準(zhǔn)則 218
6.4.2 飲用水水源地水質(zhì)安全PDF-FNN 在線評(píng)估模型設(shè)計(jì) 219
6.4.3 收斂性分析 221
6.4.4 模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 222
6.5 飲用水水源地水質(zhì)安全在線評(píng)估系統(tǒng)開發(fā) 225
6.5.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 225
6.5.2 系統(tǒng)功能開發(fā) 227
參考文獻(xiàn) 228

第7章 水環(huán)境水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè) 233
7.1 水環(huán)境水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)概述 234
7.2 基于多源信息融合的水質(zhì)指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)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(zhì)指標(biāo)插值 237
7.2.3 方法校驗(yàn)及結(jié)果分析 238
7.2.4 水質(zhì)指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā) 244
7.3 黑臭水體遙感監(jiān)測(cè)概述 247
7.4 基于隨機(jī)森林的黑臭水體遙感監(jiān)測(cè)方法 248
7.4.1 基于隨機(jī)森林的黑臭水體遙感監(jiān)測(cè)方法設(shè)計(jì) 249
7.4.2 方法校驗(yàn)及結(jié)果分析 250
7.4.3 黑臭水體遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā) 258
參考文獻(xiàn) 262

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

第9章 水環(huán)境投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)挖掘 283
9.1 水環(huán)境投訴舉報(bào)概述 284
9.2 投訴舉報(bào)LSTM 分類技術(shù) 286
9.2.1　算法設(shè)計(jì) 287
9.2.2　模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 290
9.3 投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)多要素關(guān)聯(lián)分析 291
9.3.1　算法設(shè)計(jì) 292
9.3.2　模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 295
9.4 投訴舉報(bào)事件相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù) 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(bào)事件相似性分析技術(shù) 305
9.4.3　模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 307
9.5 投訴舉報(bào)事件嚴(yán)重程度分析 308
9.5.1　水體污染多要素 309
9.5.2　模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 311
9.6 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投訴事件可信度分析技術(shù) 312
9.6.1　算法設(shè)計(jì) 312
9.6.2　模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析 315
9.7 水環(huán)境公眾監(jiān)督和舉報(bào)投訴系統(tǒng)開發(fā) 315
9.7.1　系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 316
9.7.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 316
參考文獻(xiàn) 317

第10章 投訴舉報(bào)和水環(huán)境網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)分析 321
10.1 水環(huán)境網(wǎng)絡(luò)輿情分析概述 322
10.2 投訴舉報(bào)文本分析技術(shù) 324
10.2.1　研究對(duì)象分析 324
10.2.2　數(shù)據(jù)獲取 326
10.2.3　文本分析與預(yù)處理技術(shù) 326
10.3 投訴舉報(bào)文本自動(dòng)標(biāo)注及分類技術(shù) 328
10.3.1　文本自動(dòng)標(biāo)注技術(shù) 329
10.3.2　投訴舉報(bào)文本分類技術(shù) 333
10.3.3　方法校驗(yàn)及結(jié)果分析 334
10.4 投訴舉報(bào)與輿情事件關(guān)聯(lián)識(shí)別技術(shù) 337
10.4.1　TextRank 算法 338
10.4.2　BM25 模型 339
10.4.3　方法校驗(yàn)及結(jié)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(shè)計(jì) 344
10.5.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 345
參考文獻(xiàn) 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(shù) 358
11.2.1　基于詞袋模型的文本詞頻統(tǒng)計(jì)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(jì)算算法 363
11.2.4　污染源可疑程度分?jǐn)?shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn) 364
11.3 模型檢驗(yàn)及結(jié)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(shè)計(jì) 369
11.4.2　系統(tǒng)功能開發(fā) 371
參考文獻(xiàn) 371

第12章 京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數(shù)據(jù)平臺(tái) 375
12.1 水環(huán)境智慧管控平臺(tái)概述 376
12.2 京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建 377
12.2.1　京津冀區(qū)域水環(huán)境簡(jiǎn)介 377
12.2.2　平臺(tái)建設(shè)目標(biāo) 379
12.2.3　京津冀區(qū)域水環(huán)境智慧管控大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能設(shè)計(jì) 380
12.3 平臺(tái)技術(shù)現(xiàn)狀 381
12.3.1　云計(jì)算數(shù)據(jù)中心與容器技術(shù) 381
12.3.2　虛擬機(jī)調(diào)度和計(jì)算遷移技術(shù) 383
12.3.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行加速處理技術(shù) 383
12.4 平臺(tái)總體設(shè)計(jì) 384
12.4.1　總體技術(shù)架構(gòu) 384
12.4.2　平臺(tái)服務(wù)器架構(gòu) 386
12.5 平臺(tái)功能開發(fā) 387
12.5.1　水環(huán)境監(jiān)控預(yù)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(shù)據(jù)中心 390
參考文獻(xiàn) 391