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醉染图书雾霾污染的大数据关联分析9787564687
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内容提要章 绪论1.1 研究的主要问题、国内外研究现状述评及价值1.1.1 问题的提出:雾霾污染问题测度方法亟待改进1.1.2 国内外研究现状述评1.1.3 研究目标与研究价值1.2 研究的思路、方法和内容1.2.1 研究思路与技术路线1.2.2 研究方法1.. 研究范围及研究对象1.2.4 研究内容与框架参考文献第二章 雾霾污染的成因、特征及传导机制分析2.1 雾霾的概念与成因2.1.1 雾霾的概念与成分2.1.2 PM2.5的定义及其与雾霾的关系2.1.3 雾霾的危害2.2 中国雾霾污染的特2.2.1 雾霾污染的特2.2.2 中国雾霾频发的成因分析. 雾霾污染问题传导机理分析..1 污染物组成..2 污染来源.. 扩散条件..4 雾霾污染的影响途径参考文献第三章 相关理论基础与测度方法设计3.1 引言3.2 雾霾污染问题相关理论基础3.2.1 雾霾污染问题与社会学3.2.2 雾霾污染问题与经济学3.. 雾霾污染问题与生态学3.2.4 雾霾污染问题与统计学3.2.5 雾霾污染问题与计算机科学3.2.6 雾霾污染问题与系统科学3.3 大数据概念界定和特征分析3.3.1 大数据内涵3.3.2 大数据基本特征3.3.3 大数据技术的理分析3.4 雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论与测度方法3.4.1 雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论3.4.2 雾霾污染问题的测度方法3.5 基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计方设计3.5.1 设计思想3.5.2 Python技术概述3.5.3 大数据挖掘技术3.5.4 机器学习理论3.5.5 人工神经网络理论3.5.6 长短期记忆网络理论3.5.7 支持向量机理论3.6 本章小结参考文献第四章 雾霾污染问题的大数据分析和算法系统的构建4.1 引言4.1.1 系统设计与开发的背景4.1.2 系统设计与开发的目的4.1.3 系统设计与开发的意义4.1.4 软件源文架构说明4.2 系统可行分析4.2.1 可行分析概述4.2.2 经济可行分析4.. 技术可行分析4.2.4 系统结构可行分析4.2.5 运营管理可行分析4.2.6 市场可行分析4.2.7 可行分析结论4.3 系统开发理论与工具4.3.1 系统开发理论——面向对象开发方法4.3.2 系统开发工具4.4 城市雾霾数据采集与污染判断预测软件的分析4.4.1 UML概述4.4.2 用例图4.4.3 UML静态图4.4.4 UML动态图4.5 城市雾霾数据采集与污染判断预测软件的设计与开发4.5.1 数据库设计4.5.2 系统开发4.6 城市雾霾数据分析4.6.1 应用软件及方法4.6.2 数据分析结果4.6.3 数据分析4.7 本软件开发过程的总结4.7.1 本软件开发总结4.7.2 本软件的难点第五章 基于结构化数据关联分析的中国雾霾污染问题统计研究5.1 引言5.2 雾霾污染对人身危害的影响分析5.2.1 引言5.2.2 资料与方法5.. 结果与讨论5.2.4 PM2.5与心血管内科门急诊量的泊松广义相加模型的拟合5.2.5 PM2.5与皮肤科门急诊量的泊松广义相加模型的拟合5.2.6 结论5.2.7 建议5.2 雾霾污染引发社会关注度区域差异影响因素分析5.2.1 引言5.2.2 变量选取与数据来源5.. 模型构建与实分析5.2.4 结论与建议5.3 雾霾污染对国民经济相关行业的影响分析5.3.1 雾霾污染对农业的影响分析5.3.2 雾霾污染对交通运输业的影响分析5.3.3 雾霾污染对旅游业中入境客流量的影响分析参考文献第六章 基于非结构化数据关联分析的雾霾污染问题的统计分析6.1 引言6.2 基于BP神经网络方法的上海市入境游客关注点分析6.2.1 引言6.2.2 数据说明与研究方法6.. 实分析6.2.4 结论与讨论6.3 基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病门诊量预测6.3.1 引言6.3.2 呼吸道疾病门诊量预测模型6.3.3 实验结果与分析6.3.4 基于SVR-ARMA模型的雾霾污染环境下呼吸道疾病门诊量预测6.3.5 结论与建议6.4 基于社交评论情感分析的网民雾霾情绪识别6.4.1 引言6.4.2 文献综述6.4.3 数据来源与研究方法6.4.4 结果与分析6.4.5 结论6.4.6 建议6.5 基于改进KNN-BP神经网络的PM2.5浓度预测模型研究6.5.1 引言6.5.2 基于带权重的KNN-BP神经网络的PM2.5浓度预测6.5.3 试验结果与分析6.5.4 结论6.6 基于LSTM的空气质量指数预测6.6.1 LSTM网络模型构建……
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