基于C4.5改進的林地宜植性預測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2023-11-27 18:10
隨著信息技術的不斷變革,在城市建設中,園林綠化水平正在蓄力提升。黨的十八大以來,園林綠化已經(jīng)成為一門新興的環(huán)境產(chǎn)業(yè),其行業(yè)發(fā)展領域一直在不斷地擴大。結合城市發(fā)展現(xiàn)狀和人民生活品質(zhì)的提升等因素,城市的園林建設在苗木的種類、質(zhì)量、成活率等方面均有較高的要求,尤其是在苗木的資源以及設計能力方面將成為優(yōu)勢企業(yè)的核心競爭力。為了推動城市園林綠化這一新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,本文以城市園林綠化工程的主要原材料之一苗木為主要因素,圍繞數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹算法開展研究,提出了一種改進的C4.5決策樹算法,制定出林地宜植性預測系統(tǒng)。首先通過對連續(xù)屬性的不同值在同一屬性下的分布特點進行分析,將統(tǒng)計學中的正態(tài)分布特征原理與C4.5算法相結合,依據(jù)屬性正態(tài)分布特征對連續(xù)屬性進行離散化處理。設置分割點為未知數(shù),利用正態(tài)分布特征函數(shù)的積分公式,計算未知數(shù)分割點。然后對分割點進行排序,結合Fayyad邊界值原理,選取排序后相鄰兩類邊界點處的屬性取值作為測試屬性值計算信息熵,建立林地宜植性預測模型。最后利用程序分別實現(xiàn)改進前后的C4.5算法并進行對比實驗,經(jīng)過理論分析和實驗結果表明,改進后的C4.5算法在一定程度上提高了連續(xù)...
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結構
第2章 相關工作
2.1 數(shù)據(jù)挖掘
2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘常用算法
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘應用領域
2.2 決策樹算法
2.2.1 決策樹概述
2.2.2 決策樹的構建
2.2.3 常用的決策樹算法
2.3 數(shù)據(jù)可視化技術
2.3.1 數(shù)據(jù)可視化定義
2.3.2 數(shù)據(jù)可視化標準
2.4 本章小結
第3章 系統(tǒng)需求分析與設計
3.1 系統(tǒng)功能性需求分析
3.1.1 用戶登錄和管理需求分析
3.1.2 數(shù)據(jù)接入需求分析
3.1.3 數(shù)據(jù)分析與管理需求分析
3.1.4 決策屬性預測需求分析
3.1.5 監(jiān)測預警需求分析
3.1.6 系統(tǒng)界面交互需求分析
3.2 系統(tǒng)非功能性需求分析
3.3 系統(tǒng)設計
3.3.1 功能設計
3.3.2 數(shù)據(jù)庫設計
3.4 本章小結
第4章 系統(tǒng)關鍵技術
4.1 系統(tǒng)關鍵技術
4.1.1 C4.5算法
4.1.2 數(shù)據(jù)可視化技術
4.1.3 數(shù)據(jù)處理技術
4.2 改進的C4.5算法
4.2.1 算法思想
4.2.2 算法描述
4.2.3 算法性能測試
4.2.4 測試結果分析
4.3 本章小結
第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)實現(xiàn)工具及開發(fā)環(huán)境
5.2 關鍵技術實現(xiàn)
5.2.1 預測模型構建與實現(xiàn)
5.2.2 數(shù)據(jù)可視化模塊實現(xiàn)
5.3 其他功能實現(xiàn)
5.3.1 用戶管理模塊實現(xiàn)
5.3.2 數(shù)據(jù)接入模塊實現(xiàn)
5.3.3 數(shù)據(jù)分析與管理模塊實現(xiàn)
5.3.4 監(jiān)測預警模塊實現(xiàn)
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文以及參加科研情況
本文編號:3868312
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究現(xiàn)狀
1.3 研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結構
第2章 相關工作
2.1 數(shù)據(jù)挖掘
2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘常用算法
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘應用領域
2.2 決策樹算法
2.2.1 決策樹概述
2.2.2 決策樹的構建
2.2.3 常用的決策樹算法
2.3 數(shù)據(jù)可視化技術
2.3.1 數(shù)據(jù)可視化定義
2.3.2 數(shù)據(jù)可視化標準
2.4 本章小結
第3章 系統(tǒng)需求分析與設計
3.1 系統(tǒng)功能性需求分析
3.1.1 用戶登錄和管理需求分析
3.1.2 數(shù)據(jù)接入需求分析
3.1.3 數(shù)據(jù)分析與管理需求分析
3.1.4 決策屬性預測需求分析
3.1.5 監(jiān)測預警需求分析
3.1.6 系統(tǒng)界面交互需求分析
3.2 系統(tǒng)非功能性需求分析
3.3 系統(tǒng)設計
3.3.1 功能設計
3.3.2 數(shù)據(jù)庫設計
3.4 本章小結
第4章 系統(tǒng)關鍵技術
4.1 系統(tǒng)關鍵技術
4.1.1 C4.5算法
4.1.2 數(shù)據(jù)可視化技術
4.1.3 數(shù)據(jù)處理技術
4.2 改進的C4.5算法
4.2.1 算法思想
4.2.2 算法描述
4.2.3 算法性能測試
4.2.4 測試結果分析
4.3 本章小結
第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)實現(xiàn)工具及開發(fā)環(huán)境
5.2 關鍵技術實現(xiàn)
5.2.1 預測模型構建與實現(xiàn)
5.2.2 數(shù)據(jù)可視化模塊實現(xiàn)
5.3 其他功能實現(xiàn)
5.3.1 用戶管理模塊實現(xiàn)
5.3.2 數(shù)據(jù)接入模塊實現(xiàn)
5.3.3 數(shù)據(jù)分析與管理模塊實現(xiàn)
5.3.4 監(jiān)測預警模塊實現(xiàn)
5.4 本章小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文以及參加科研情況
本文編號:3868312
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