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地下水数据挖掘与机器学习培训班圆满结束

发布时间:2017-10-23 11:01:08,阅读人数:5906

随着我国地下水监测手段的创新和监测数据的积累,地下水数据日益出现大数据的关键特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。这对现有地下水专业人员提出了新的要求,亟需掌握相应的数据处理技术对前端采集的大量数据有效地消化处理。为响应国内地下水资源环境技术工作者需求,北水国际、国家环境保护工业污染场地及地下水修复工程技术中心、北京大学、中国地质大学(北京)合作,于20171017日至19日成功举办了地下水机器挖掘技术培训班


鉴于课程内容具有跨学科的特点,本培训班从地下水领域的问题出发,在梳理数据挖掘方法的基础上,以典型案例为指导,结合理论讲解和实践练习,深入浅出剖析典型数据挖掘及数据融合算法在地下水领域的应用,探讨世界范围内地下水工作中的热点和难点问题。来自中国环境科学研究院、中国地质科学院、中国地质调查局水文地质环境地质调查中心、中国科学院南海海洋研究所、天津勘察院、上海岩土工程勘察设计研究院有限公司、神华地质勘查有限责任公司,及南京大学、北京师范大学、北京工业大学等20多名学员参加了本次培训。


首先,北水国际副总经理,齐永强博士向大家介绍了数据挖掘技术体系和地下水数据体系特征,帮助学员建立理论基础,了解本次培训项目的目的和意义。在每天上午的培训中(3天),高级地球物理专家,科罗拉多大学副教授Michael J. Friedel 博士向学员们详细介绍了数据融合技术、神经网络技术、聚类分析技术,以及通过机器学习开发智能数据驱动的全套工作流程来描述、预测、预报及解译人类及自然活动对水文、地质、大气、气候及生物圈的影响。课程内容包括理论讲解、案例学习和上机操作实践,帮助学员深入了解熟悉全套工作流程。


此外,北水国际的技术经理结合实际工作经验,探讨数据挖掘技术、机器学习在环境项目中的应用。第一天下午,技术经理许雅琴介绍了如何使用数据降维技术进行地下水水化学端元识别,授课内容包括案例讲解、算法及操作;第二天上午,齐永强博士分享了地下水位波谱分析在含水层管理中的应用;第二天下午技术经理乐晟华介绍了基于高频地下水位波动求取含水层关键参数的理论、算法、案例,并辅以操作练习;最后一天下午,高级技术经理杨丽红介绍了地下水模型校准与参数优化理论,以及如何使用向导点方法实现模型校准。

培训现场,学员们积极主动,与专家们分享自己的工作内容和研究方向,大家希望通过数据挖掘及数据融合技术充分利用高密高频的多元监测数据,实现对环境目标高效有序的监督管理过程,这也将是地下水资源乃至环境保护行业今后发展方向和趋势。




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