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河湖藻類水華分析及智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺研究

河湖藻類水華分析及智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺研究

定 價:¥65.00

作 者: 王小藝 等 著
出版社: 北京大學出版社
叢編項: 燕園科技文庫
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787301294475 出版時間: 2018-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 304 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《河湖藻類水華分析及智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺研究》系統(tǒng)提出了河湖藻類水華分析及智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用技術(shù),針對水質(zhì)遠程監(jiān)測、水質(zhì)分析、水華形成機理、水華預測預警及治理決策等技術(shù)進行全面闡述,并介紹了水質(zhì)監(jiān)測硬件及智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺的實現(xiàn)方案。主要內(nèi)容包括:河湖水體富營養(yǎng)化與藻類水華;河湖水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)及應用;河湖藻類水華形成機理與識別方法;河湖藻類水華智能預測預警專家系統(tǒng);河湖藻類水華治理決策專家云平臺;河湖水質(zhì)信息多維監(jiān)測硬件平臺搭建;河湖水質(zhì)監(jiān)測與智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺等。本書可供自動控制、計算機、物聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境等專業(yè)研究生及相關(guān)技術(shù)人員參考使用。 本書通過對水華機理的研究,以數(shù)學、智能控制等進行建模,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預測,并搭架了物聯(lián)網(wǎng)應用平臺。根據(jù)北京高校創(chuàng)新能力提升計劃項目“北京河湖水環(huán)境監(jiān)測與智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺”(編號:PXM2013-014213-000098)和某國家自然科學基金進行編寫,對行業(yè)內(nèi)及跨專業(yè)技術(shù)人員有一定的參考價值。

作者簡介

  王小藝,博士,北京工商大學計算機與信息工程學院教授,校辦公室主任,2010年北京市科技新星,北京市屬高校中青年骨干教師。

圖書目錄

目 錄
第1章 河湖水體富營養(yǎng)化與藻類水華 1
1.1 水體富營養(yǎng)化的形成及其危害 1
1.1.1 水體富營養(yǎng)化的形成 1
1.1.2 水體富營養(yǎng)化的危害 4
1.2 水體富營養(yǎng)化及藻類水華的形成機理模型 5
1.2.1 單一營養(yǎng)物質(zhì)負荷模型 6
1.2.2 浮游植物與營養(yǎng)鹽相關(guān)模型 7
1.2.3 生態(tài)動力學模型 8
1.2.4 數(shù)理統(tǒng)計模型 9
1.2.5 智能分析模型 9
1.3 藍藻水華形成的影響因素分析 10
1.3.1 藻類水華形成的影響因素 10
1.3.2 藍藻水華形成模擬實驗及關(guān)鍵影響因素分析 19
1.4 本章小結(jié) 31
第2章 河湖水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)及應用 32
2.1 水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)概述 32
2.2 水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)及在水環(huán)境領(lǐng)域中的應用 34
2.2.1 水質(zhì)站點監(jiān)測技術(shù)及應用 34
2.2.2 遙感監(jiān)測技術(shù)及應用 37
2.2.3 圖像監(jiān)測技術(shù)及應用 42
2.3 水質(zhì)斷面監(jiān)測技術(shù)與優(yōu)化布局 43
2.3.1 水質(zhì)斷面監(jiān)測原理及應用 43
2.3.2 水質(zhì)斷面監(jiān)測優(yōu)化布設(shè)方法 48
2.3.3 基于多Agent的河湖水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化布設(shè) 51
2.3.4 基于綜合分層聚類的河湖水質(zhì)監(jiān)測斷面優(yōu)化布設(shè) 63
2.4 本章小結(jié) 71
第3章 河湖水體富營養(yǎng)化評價 72
3.1 水體富營養(yǎng)化評價方法 72
3.2 水體富營養(yǎng)化評價 75
3.2.1 水體富營養(yǎng)化評價標準 75
3.2.2 基于單因素的水體富營養(yǎng)化評價 78
3.2.3 基于多因素的水體富營養(yǎng)化綜合評價 82
3.2.4 基于多維正態(tài)云模型的水體富營養(yǎng)化綜合評價 95
3.3 本章小結(jié) 101
第4章 河湖藻類水華形成機理與識別 102
4.1 藻類水華形成機理建模 102
4.1.1 藍藻水華形成混合機理建模 102
4.1.2 藍藻水華形成復雜網(wǎng)絡(luò)機理建模 107
4.2 藍藻水華識別建模 120
4.2.1 基于遙感監(jiān)測的藍藻水華識別建模 120
4.2.2 基于信息融合的藍藻水華識別建模 135
4.3 本章小結(jié) 143
第5章 河湖藻類水華智能預測 144
5.1 藻類水華預測方法 144
5.2 藍藻水華預測建模 145
5.2.1 基于集成學習的藍藻水華預測 145
5.2.2 基于深度學習的藍藻水華預測 150
5.2.3 基于時間序列與智能補償?shù)乃{藻水華預測 154
5.2.4 基于混沌理論的藍藻水華預測 171
5.2.5 藍藻水華形成時變機理預測 178
5.3 本章小結(jié) 187
第6章 河湖藻類水華治理決策 188
6.1 藻類水華治理決策方法 188
6.1.1 藻類水華治理方法現(xiàn)狀 188
6.1.2 藻類水華治理決策方法概述 190
6.2 藻類水華治理決策建模 191
6.2.1 基于Vague集的藻類水華治理多目標決策 191
6.2.2 基于實時數(shù)據(jù)的藻類水華治理多屬性決策 212
6.2.3 藻類水華治理多層次決策 218
6.2.4 基于案例推理的藻類水華治理決策 222
6.3 本章小結(jié) 227
第7章 河湖水環(huán)境監(jiān)測與智能管理物聯(lián)網(wǎng)應用平臺 228
7.1 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺體系結(jié)構(gòu) 228
7.1.1 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺整體框架 228
7.1.2 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺硬件框架 232
7.2 水質(zhì)信息采集模塊硬件設(shè)計 233
7.2.1 水質(zhì)監(jiān)測主控制器 234
7.2.2 數(shù)據(jù)傳輸 237
7.2.3 水質(zhì)監(jiān)測控制器下位軟件 241
7.3 水質(zhì)遠程監(jiān)測硬件設(shè)計 247
7.3.1 水質(zhì)遠程監(jiān)測與傳輸節(jié)點 247
7.3.2 在線水質(zhì)監(jiān)測分析儀 248
7.3.3 便攜式多功能在線水質(zhì)監(jiān)測箱 250
7.3.4 岸站式多功能水質(zhì)信息遠程監(jiān)測柜 251
7.3.5 浮標式多功能水環(huán)境監(jiān)測儀 254
7.3.6 自主導航水質(zhì)監(jiān)測船 255
7.4 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺管理軟件設(shè)計與功能實現(xiàn) 257
7.4.1 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺管理軟件設(shè)計 257
7.4.2 物聯(lián)網(wǎng)應用平臺功能實現(xiàn) 262
7.5 物聯(lián)網(wǎng)平臺應用案例 272
7.5.1 唐山環(huán)城河水質(zhì)信息監(jiān)測與管理系統(tǒng) 272
7.5.2 太湖水質(zhì)監(jiān)測與管理系統(tǒng) 282
7.6 本章小結(jié) 290
參考文獻 291

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