本文關(guān)鍵詞：基于3E大數(shù)據(jù)的京津冀能源環(huán)境決策分析的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境(3E)可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展,一直是全世界范圍內(nèi)所致力達(dá)到的共同目標(biāo),也一直是世界范圍內(nèi)科學(xué)研究的熱點問題。然而,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和方法對能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境的分析是僅僅基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集手段及宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立的,隨著信息系統(tǒng)在各行各業(yè)的逐步建設(shè)完善,越來越多的實時的、異構(gòu)的、詳盡的數(shù)據(jù)可以得到有效的收集,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型或方法不再適用于應(yīng)對和處理這些數(shù)據(jù),因而迫切需要在這些海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建新的大數(shù)據(jù)分析模型。此外,由于大數(shù)據(jù)對處理海量數(shù)據(jù)的要求是高效的,故傳統(tǒng)的技術(shù)框架也同樣無法滿足大數(shù)據(jù)的要求,因而有必要引入大數(shù)據(jù)技術(shù)框架如Hadoop等,然而現(xiàn)有的能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境問題在大數(shù)據(jù)分析和技術(shù)路線應(yīng)用方面的研究較為匱乏。本文首先對國內(nèi)外能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,并在3EDSS平臺上引入了Hadoop框架,使用了改進(jìn)的基于MapReduce的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型對能源、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,使用了改進(jìn)的基于MapReduce框架的Logistic Regression算法對京津冀地區(qū)發(fā)生空氣污染的概率進(jìn)行預(yù)測。初步發(fā)現(xiàn)了能源、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間的部分潛在的相關(guān)關(guān)系,以及各因素對大氣環(huán)境污染的重要程度。最后整合現(xiàn)有的能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境決策支持系統(tǒng)(3EDSS),構(gòu)建了3E大數(shù)據(jù)分析平臺。
【關(guān)鍵詞】：能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境(3E) 大數(shù)據(jù) 3EDSS
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F426.2;X2;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題的背景及研究的目的和意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境(3E)模型的研究動態(tài)11-13
• 1.2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面的研究13
• 1.3 論文研究的內(nèi)容和主要工作13-14
• 1.4 論文框架14-15
• 第2章 能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境(3E)可持續(xù)發(fā)展決策支持大數(shù)據(jù)平臺框架15-20
• 2.1 決策支持大數(shù)據(jù)平臺框架15-16
• 2.2 指標(biāo)系統(tǒng)采集與數(shù)據(jù)庫設(shè)計16-18
• 2.3 基于MapReduce的算法模型庫設(shè)計18-19
• 2.3.1 MapReduce算法框架介紹18-19
• 2.3.2 基于MapReduce的算法模型庫19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第3章 基于3EDSS能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境關(guān)聯(lián)分析20-30
• 3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則基本理論描述20-21
• 3.2 經(jīng)典頻繁項集挖掘的Apriori算法21-22
• 3.3 基于MapReduce的Apriori算法設(shè)計22-23
• 3.4 基于3EDSS平臺的3E關(guān)聯(lián)規(guī)則分析23-29
• 3.4.1 研究方法25-26
• 3.4.2 數(shù)據(jù)采集26
• 3.4.3 數(shù)據(jù)處理26-27
• 3.4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果與分析27-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第4章 基于3EDSS的空氣污染預(yù)測分析30-38
• 4.1 Logistic回歸介紹30-31
• 4.2 Logistic回歸模型參數(shù)估計31-32
• 4.2.1 極大似然估計與梯度下降法31-32
• 4.2.2 在梯度下降法中應(yīng)用MapReduce32
• 4.3 應(yīng)用Logistic回歸對空氣污染進(jìn)行分類預(yù)測32-36
• 4.3.1 數(shù)據(jù)選取33
• 4.3.2 實驗結(jié)果及解釋33-36
• 4.4 本章小結(jié)36-38
• 第5章 3E決策分析大數(shù)據(jù)平臺的系統(tǒng)實現(xiàn)38-47
• 5.1 能源經(jīng)濟(jì)環(huán)境決策決策分析大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)38-39
• 5.2 3E決策分析大數(shù)據(jù)平臺的設(shè)計39-42
• 5.2.1 功能擴(kuò)展設(shè)計39-40
• 5.2.2 數(shù)據(jù)定義40-42
• 5.3 系統(tǒng)功能頁面展示42-46
• 5.3.1 系統(tǒng)管理模塊42-43
• 5.3.2 資源共享管理模塊43
• 5.3.3 3E關(guān)聯(lián)分析模塊43-45
• 5.3.4 大氣污染預(yù)測模塊45-46
• 5.4 本章小結(jié)46-47
• 第6章 總結(jié)與展望47-48
• 6.1 總結(jié)47
• 6.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作和成果52-53
• 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周長進(jìn);基于3E大數(shù)據(jù)的京津冀能源環(huán)境決策分析的研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于3E大數(shù)據(jù)的京津冀能源環(huán)境決策分析的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：506415