本书提供能源化工装置实际运行数据挖掘技术，从需要的数据预处理、数据分析、数据建模及模型应用等整个过程的具体内容；基于不同的问题需要考虑不同的解决方案，涵盖应用中常见的神经网络方法、支持向量机方法、基因表达式编程方法等挖掘与分析领域的实用技术，对于某一个具体的能源化工装置所述范围不拘泥于某种特定的方案。围绕具体案例展开叙述原理、最新的方法和实用研究手段；既有具体的优化过程阐述，又给出了优化结果，提供的具体源代码和计算机软件详细的操作步骤方便读者参考。本书论述具体，内容生动，兼备技术性和前瞻性。书中给出的实例，有助于读者根据章节中涉及内容的结果搞清楚实例的整个过程并且掌握所学内容，从而学会利用运行数据集开展数据挖掘与预测分析而解决实际问题。本书适合能源化工装置实际运行数据挖掘分析领域从事实际研究、开发、生产和管理的科研人员和工程技术人员针对不同的问题需要用不同的数据挖掘技术解决方案时使用。