基于數(shù)據(jù)挖掘的空氣質(zhì)量預測模型研究與實現(xiàn).pdf

1、面對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的快速增長，如何從海量的數(shù)據(jù)中獲取到有效的知識是我們現(xiàn)如今面臨的重要問題。數(shù)據(jù)挖掘技術作為融合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)庫等科學的新興技術正是解決這一問題的有效途徑。
　　 自1983年至今上海市環(huán)境監(jiān)測中心已經(jīng)積累了大量的與環(huán)境空氣質(zhì)量相關的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于我們了解空氣質(zhì)量的變化規(guī)律具有非常重要的價值。但是目前對于這些數(shù)據(jù)的應用還只是停留在基本的統(tǒng)計層面，如日報、月報等。數(shù)據(jù)真正的價值沒有得到充分的開發(fā)與利用

2、。我們課題的提出就是為了更加有效的利用這些數(shù)據(jù)資源，從中挖掘出有價值的信息，發(fā)現(xiàn)環(huán)境空氣質(zhì)量的變化規(guī)律，充分發(fā)揮歷史數(shù)據(jù)的價值，提高城市環(huán)境空氣質(zhì)量的管理與預警水平。
　　 本文討論了環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)預測模型的建立過程，并實現(xiàn)了模型的自學習能力，在此基礎上建立了上海市環(huán)境空氣質(zhì)量預報系統(tǒng)。
　　 本文首先給出了數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念，關鍵技術以及數(shù)據(jù)挖掘的任務，挖掘方法，基本過程以及發(fā)展狀況;然后介紹了數(shù)據(jù)的分析與

3、處理以及模型的理論推導過程，并在單點預測的模型之上進行了擴展，擴展主要是現(xiàn)實了對全市大氣空氣質(zhì)量變化趨勢與污染物的分布情況進行了基于ArcGIS的直觀的展示。
　　 最后對本文中討論的模型進行了系統(tǒng)設計與編碼實現(xiàn)，系統(tǒng)基于J2EE，采用了Spring和Hibernate等開源框架并采用了富因特網(wǎng)應用程序(RichInternetApplications，RIA)技術進行了前臺的展示。RIA技術的利用使得本系統(tǒng)具有很強交互性，也為