基于可视化数据挖掘的流域环境污染预警关键技术研究

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基于可视化数据挖掘的流域环境污染预警关键技术研究

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基于可视化数据挖掘的流域环境污染预警关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-19页
1 课题背景	第11-12页
2 国内外研究现状	第12-16页
· 流域环境污染评价研究现状	第12-14页
· 数据挖掘工具与平台发展概况	第14-16页
3 研究目的	第16-17页
4 研究内容、技术路线与方法	第17页
5 论文结构与组织	第17-19页
第二章相关技术研究	第19-34页
1 流域环境污染与预警机制研究	第19-21页
· 数据来源	第19页
· 流域污染等级界定污染因子划分	第19-20页
· 流域环境污染预警的逻辑流程	第20-21页
2 数据挖掘主要技术综述	第21-22页
3 分类算法之概述	第22-24页
· 分类模型的构造方法	第22-23页
· 信息熵的定义	第23页
· 决策树概述	第23-24页
4 多元线性回归	第24页
· 多元线性回归概述	第24页
· 线性模型优缺点	第24页
5 BP神经网络	第24-28页
· BP神经网络简介	第24-26页
· BP神经网络计算流程图	第26-27页
· BP神经网络MATLAB工具箱	第27-28页
6 遗传算法	第28-30页
· 遗传算法简介	第28页
· 遗传算法运行过程	第28-30页
7 可视化技术与地理信息系统	第30-34页
· 可视化现有方法概述	第30-31页
· GIS与数据可视化	第31-32页
· 数据可视化参考模型	第32-34页
第三章预警关键技术研究	第34-51页
1 三种算法优劣分析	第34页
2 基于多元回归与BP神经网络的GA优化混合算法	第34-39页
· 混合线性与非线性算法思路	第34-35页
· BP神经网络模型建立	第35-36页
· 多元线性回归建模	第36-37页
· 基于多元线性与BP神经网络GA优化的混合模型建立	第37页
· 第二次BP网络的GA优化	第37-39页
3 算法仿真与有效性检验	第39-50页
· 数据来源	第39-43页
· 数据处理工具	第43页
· 影响因子多元回归模型实验	第43-47页
· 二种算法与混合算法的对比与评估	第47-50页
4 实验结果及讨论	第50-51页
第四章基于GIS流域环境预警可视化平台设计与应用	第51-60页
1 ARCVIEW GIS的概述	第51-52页
2 GIS预警分析流程图及平台设计	第52-55页
· GIS预警分析流程图	第52-54页
· 平台结构设计	第54-55页
3 数据库设计	第55-56页
· 空间地理数据	第55-56页
· 松花江流域污染属性数据库	第56页
4 平台的基本功能	第56-59页
· 地图基本操作	第56页
· 信息查询	第56-58页
· 污染预警可视化	第58-59页
5 本章小结	第59-60页
第五章结论与展望	第60-62页
1 结论	第60页
2 展望	第60-62页
参考文献	第62-66页
致谢	第66-67页
作者简介	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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