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直播課程，現可單獨購買錄播課程，隨報隨學，講師社群答疑。
培訓時間：下一期待定，現可購買錄播課程；
觀看方式：可購買錄播課程，隨報隨學。
數學建模是指通過系統化的符號與數學表達式將實際問題進行抽象并加以解答的方法。而很多智慧水務研究與項目中面對的優化、預測、模擬、控制、評價等需求與問題，本質上都可以通過數學建模的思想與方法進行分析與解答。本課程通過引入數學建模的思維與方法，幫助我們系統地分析智慧水務中的各種需求，讓我們以一種系統的模式解決智慧水務中面臨的各類問題，進而在實際的研究與項目中提高效率。
通過培訓掌握深度學習、化模型、動力系統模型在水利、環境、市政等領域的應用。培養解決預測類問題、優化類問題的能力，建立算法應用的知識體系，學會用數學建模的思維去解決科研及項目中遇到的實際問題。
√學科交叉，前沿領域；
√提供源代碼，學員可直接用于自身項目于科研應用；
√提供課程案例資料；
√課后提供講師與學員；
√發放培訓證書。
需要借助代碼與算法解決智慧水務相關問題的設計院從業人員和科研工作者；
對水務領域一些常規的內容有一定了解，但對智慧水務這一領域當前場景問題沒有個清晰的分析解決能力；
沒有python編程基礎或編程基礎較差，但想要完成一次轉型，希望能夠結合計算機和自己固有的領域的研究成果做學科融合，或者希望轉型智慧水務。
模塊一 python基礎課程
1、 python基礎
（1）元組、列表、字典數據類型的定義和基本用法
（2）字符串的處理和數據類型轉換
（3）條件語句、循環語句
（4）函數
（5）讀取和寫入文件
2、面向對象及模塊化編程
（1）類
（2）繼承
（3）多態與封裝
（4）迭代器和生成器
3、numpy的基本用法
（1）numpy數組的概念和定義
（2）常見的數學計算函數
4、常用包的基本用法
5、 matplotlib的基本用法
（1）常見繪圖函數
（2）繪圖參數調整
模塊二：數學建模前導課程
1、從數學建模的角度看待與分析智慧水務相關問題
2、如何針對不同的需求與問題構建數學模型
3、 部分案例解析
（1）考慮時間變化對水量水質的影響
（2）考慮降雨初期的運行效果
（3）考慮的不是LID布局，而是實時控制
（4）考慮不同強度的降雨，考慮多場次降雨
（6）考慮內澇，考慮溢流，綜合考慮
（7）模型應用其他地方
（8）上述需求任意組合，綜合考量
模塊三：數學建模前導課程
1、 動力系統模型簡介
2、動力系統模型結構及原理
3、模型的原理及解法：微分方程求解方法 數據驅動方法
4、 基于python實現動力系統模型的求解
5、預測預警類應用解析：藻類與水質預測
模塊四：數學建模前導課程
1、化問題簡介
2、優化問題模型結構及原理
3、 模型的解法及其原理
線性優化、非線性優化、整數優化
基于梯度度的牛頓法等
4、 基于python實現化模型的求解
5、優化類案例應用解析
（1）LID布局優化方案設計
（2）排水系統泵閘實時控制
模塊五：深度學習方法
1、深度學習的簡介
2、應用領域及當前取得的進展
3、 淺層神經網絡及深層神經網絡
4、深度神經網絡的參數優化
5、卷積神經網絡（藻類預測是否帶有圖像分類）
6、強化學習的基本原理和結構
7、Tensorflow的基本使用
8、案例應用
（1）基于深度學習實現藻類預測
（2）基于深度學習實現泵閘MPC優化控制
（3）基于強化學習實現泵閘優化控制
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