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环境监测行业智能化环境监测与预测方案
TOC\o1-2\h\u24181第1章引言 3
153141.1研究背景 3
157031.2研究目的与意义 3
308871.3国内外研究现状 4
8461第2章环境监测技术概述 4
28222.1环境监测基本概念 4
33372.2环境监测方法与手段 5
191782.2.1手工监测 5
313582.2.2自动监测 5
208142.3环境监测技术的发展趋势 5
10732第3章智能化环境监测技术 6
246073.1传感器技术 6
244963.2无线通信技术 6
148353.3数据处理与分析技术 6
86993.4机器学习与深度学习在环境监测中的应用 7
16476第4章环境监测数据采集与处理 7
289234.1数据采集方法与设备 7
200404.1.1人工采样 7
290734.1.2自动化监测 7
317644.2数据预处理技术 8
198744.2.1数据清洗 8
233314.2.2数据插补 8
275964.2.3数据平滑 8
39044.3数据质量控制与评估 8
250354.3.1质量控制 8
153314.3.2质量评估 8
243504.3.3质量保证 8
11478第5章环境监测模型构建 9
311405.1监测指标体系构建 9
73735.1.1确定监测指标 9
215745.1.2指标权重分配 9
209735.1.3指标阈值设定 9
61345.2环境监测模型选择 9
182595.2.1经典模型选择 9
147195.2.2机器学习模型选择 9
51535.2.3深度学习模型选择 9
69085.3模型参数优化与验证 9
9185.3.1模型参数优化 10
199595.3.2模型训练与验证 10
120895.3.3模型更新与维护 10
9077第6章环境预测方法与算法 10
130976.1环境预测基本原理 10
249626.2传统预测方法 10
56396.3机器学习预测算法 10
291766.3.1决策树 10
23286.3.2随机森林 10
155046.3.3支持向量机(SVM) 11
27046.3.4神经网络 11
119126.4深度学习预测算法 11
8096.4.1卷积神经网络(CNN) 11
175016.4.2循环神经网络(RNN) 11
3656.4.3长短期记忆网络(LSTM) 11
200726.4.4门控循环单元(GRU) 11
2145第7章智能化环境预测应用实例 11
121357.1空气质量预测 11
216177.1.1背景与意义 11
31207.1.2技术方法 12
206827.1.3应用实例 12
241017.2水质预测 12
21887.2.1背景与意义 12
97617.2.2技术方法 12
313487.2.3应用实例 12
112547.3噪声预测 12
109917.3.1背景与意义 12
221987.3.2技术方法 12
286027.3.3应用实例 12
195447.4土壤污染预测 13
24177.4.1背景与意义 13
152277.4.2技术方法 13
7107.4.3应用实例 13
2138第8章环境监测与预测系统集成 13
189948.1系统架构设计 13
77148.1.1系统整体架构 13
251768.1.2系统模块划分 13
287568.2系统功能模块设计 14
98548.2.1数据采集模块 14
214608.2.2数据传输模块 14
193948.2.3数据处理与分析模块 14
219738.2.4预测模块 14
197008.2.5预警发布模块 14
99258.2.6决策支持模块 15
77368.3系统功能评估与优化 15
86698.3.1系统功能评估 15
120078.3.2系统功能优化 15
32267第9章智能化环境监测与预测技术在实际应用中的挑战与解决
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