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霧霾污染的大數據關聯分析 版權信息
- ISBN：9787564236687
- 條形碼：9787564236687 ; 978-7-5642-3668-7
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
霧霾污染的大數據關聯分析 內容簡介
近年來，我國大氣污染問題隨國民經濟與城市化進程的高速發展而日益嚴峻，尤其是以霧霾天氣為代表的惡性天氣頻頻發生，引發學術界對霧霾污染的成因及危害的研究。國內外專家研究霧霾成因的成果較多，而涉及霧霾污染問題的統計分析較少，統計分析所抽取隨機樣本主要依賴于結構性數據（即行數據，存儲在數據庫里，可用二維表結構來邏輯表達實現的數據)，難以對紛擾繁雜的霧霾污染的非結構化數據（文本、圖像、信號、音頻、視頻等數據）進行分析；而大數據分析可以解決非結構化數據的融合和整合問題。本文首優選行了霧霾污染的成因、特征及防控傳導機制分析，具體包括科學地界定霧霾（包含PM2.5）概念、闡述霧霾污染的特性、霧霾污染問題的的影響途徑以及防控霧霾污染傳導機制；又進行相關理論基礎與測度方法設計，包括闡述涉及霧霾污染問題相關理論基礎（包括社會學、經濟學、生態學、統計學、計算機科學、系統科學等）、分析大數據概念界定和基本特征、闡述霧霾污染問題的數據分析和算法系統理論與測度方法、歸納并設計基于大數據關聯分析的中國霧霾污染問題統計理論；進一步，進行霧霾污染問題的大數據分析和算法系統的構建，具體而言：依托霧霾污染大數據平臺，進行霧霾污染問題數據庫管理，大數據價值鏈挖掘，通過大數據關聯分析、云計算及系統科學方法，依據系統建立的基本原則，建立霧霾污染問題的數據分析和算法系統；其次，基于結構化數據關聯性分析的中國霧霾污染問題統計研究，包括：基于所構建城市霧霾數據采集與污染判斷預測軟件系統進行數據挖掘，構建結構化數據，應用傳統統計學方法，分析霧霾污染對人身危害、引發社會關注度區域性差異、對包括農業和交通運輸業以及旅游業等國民經濟相關行業的影響分析；再次，基于非結構化數據關聯分析的霧霾污染問題的統計分析。包括：基于BP神經網絡方法的上海市入境游客關注點分析，基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病門診量預測，基于社交評論情感分析的網民霧霾情緒識別，基于改進KNN-BP神經網絡的PM2.5濃度預測模型研究；再再次，進行京津冀區域城市霧霾污染網絡分析，即在基于節點重要性評價的京津冀城市靜態霧霾污染網絡實證分析后，又基于動態非對稱尾部相關性進行京津冀霧霾污染動態網絡實證分析。很后，提出完善霧霾污染治理措施的政策建議，在進行中國區域一體化霧霾治理效率評估分析基礎上，根據分析結論驗證大數據關聯分析測度方法的科學性、有效性與普適性，提出我國區域一體化霧霾治理的路徑選擇和完善霧霾污染治理措施的政策建議。
霧霾污染的大數據關聯分析 目錄
內容提要
**章 緒論
1.1 研究的主要問題、國內外研究現狀述評及價值
1.1.1 問題的提出：霧霾污染問題測度方法亟待改進
1.1.2 國內外研究現狀述評
1.1.3 研究目標與研究價值
1.2 研究的思路、方法和內容
1.2.1 研究思路與技術路線
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究范圍及研究對象
1.2.4 研究內容與論文框架
參考文獻
第二章 霧霾污染的成因、特征及傳導機制分析
2.1 霧霾的概念與成因
2.1.1 霧霾的概念與成分
2.1.2 PM2.5的定義及其與霧霾的關系
2.1.3 霧霾的危害
2.2 中國霧霾污染的特性
2.2.1 霧霾污染的特性
2.2.2 中國霧霾頻發的成因分析
2.3 霧霾污染問題傳導機理分析
2.3.1 污染物組成
2.3.2 污染來源
2.3.3 擴散條件
2.3.4 霧霾污染的影響途徑
參考文獻
第三章 相關理論基礎與測度方法設計
3.1 引言
3.2 霧霾污染問題相關理論基礎
3.2.1 霧霾污染問題與社會學
3.2.2 霧霾污染問題與經濟學
3.2.3 霧霾污染問題與生態學
3.2.4 霧霾污染問題與統計學
3.2.5 霧霾污染問題與計算機科學
3.2.6 霧霾污染問題與系統科學
3.3 大數據概念界定和特征分析
3.3.1 大數據內涵
3.3.2 大數據基本特征
3.3.3 大數據技術的理性分析
3.4 霧霾污染問題的數據分析和算法系統理論與測度方法
3.4.1 霧霾污染問題的數據分析和算法系統理論
3.4.2 霧霾污染問題的測度方法
3.5 基于大數據關聯分析的中國霧霾污染問題統計方法論設計
3.5.1 設計思想
3.5.2 Python技術概述
3.5.3 大數據挖掘技術
3.5.4 機器學習理論
3.5.5 人工神經網絡理論
3.5.6 長短期記憶網絡理論
3.5.7 支持向量機理論
3.6 本章小結
參考文獻
第四章 霧霾污染問題的大數據分析和算法系統的構建
4.1 引言
4.1.1 系統設計與開發的背景
4.1.2 系統設計與開發的目的
4.1.3 系統設計與開發的意義
4.1.4 軟件源文檔組織架構說明
4.2 系統可行性分析
4.2.1 可行性分析概述
4.2.2 經濟可行性分析
4.2.3 技術可行性分析
4.2.4 系統結構可行性分析
4.2.5 運營管理可行性分析
4.2.6 市場可行性分析
4.2.7 可行性分析結論
4.3 系統開發理論與工具
4.3.1 系統開發理論——面向對象開發方法
4.3.2 系統開發工具
4.4 城市霧霾數據采集與污染判斷預測軟件的分析
4.4.1 UML概述
4.4.2 用例圖
4.4.3 UML靜態圖
4.4.4 UML動態圖
4.5 城市霧霾數據采集與污染判斷預測軟件的設計與開發
4.5.1 數據庫設計
4.5.2 系統開發
4.6 城市霧霾數據分析
4.6.1 應用軟件及方法
4.6.2 數據分析結果
4.6.3 數據分析
4.7 本軟件開發過程的總結
4.7.1 本軟件開發總結
4.7.2 本軟件的難點
第五章 基于結構化數據關聯性分析的中國霧霾污染問題統計研究
5.1 引言
5.2 霧霾污染對人身危害的影響分析
5.2.1 引言
5.2.2 資料與方法
5.2.3 結果與討論
5.2.4 PM2.5與心血管內科門急診量的泊松廣義相加模型的擬合
5.2.5 PM2.5與皮膚科門急診量的泊松廣義相加模型的擬合
5.2.6 結論
5.2.7 建議
5.2 霧霾污染引發社會關注度區域性差異影響因素分析
5.2.1 引言
5.2.2 變量選取與數據來源
5.2.3 模型構建與實證分析
5.2.4 結論與建議
5.3 霧霾污染對國民經濟相關行業的影響分析
5.3.1 霧霾污染對農業的影響分析
5.3.2 霧霾污染對交通運輸業的影響分析
5.3.3 霧霾污染對旅游業中入境客流量的影響分析
參考文獻
第六章 基于非結構化數據關聯分析的霧霾污染問題的統計分析
6.1 引言
6.2 基于BP神經網絡方法的上海市入境游客關注點分析
6.2.1 引言
6.2.2 數據說明與研究方法
6.2.3 實證分析
6.2.4 結論與討論
6.3 基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病門診量預測
6.3.1 引言
6.3.2 呼吸道疾病門診量預測模型
6.3.3 實驗結果與分析
6.3.4 基于SVR-ARMA模型的霧霾污染環境下呼吸道疾病門診量預測
6.3.5 結論與建議
6.4 基于社交評論情感分析的網民霧霾情緒識別
6.4.1 引言
6.4.2 文獻綜述
6.4.3 數據來源與研究方法
6.4.4 結果與分析
6.4.5 結論
6.4.6 建議
6.5 基于改進KNN-BP神經網絡的PM2.5濃度預測模型研究
6.5.1 引言
6.5.2 基于帶權重的KNN-BP神經網絡的PM2.5濃度預測
6.5.3 試驗結果與分析
6.5.4 結論
6.6 基于LSTM的空氣質量指數預測
6.6.1 LSTM網絡模型構建
6.6.2 數據來
**章 緒論
1.1 研究的主要問題、國內外研究現狀述評及價值
1.1.1 問題的提出：霧霾污染問題測度方法亟待改進
1.1.2 國內外研究現狀述評
1.1.3 研究目標與研究價值
1.2 研究的思路、方法和內容
1.2.1 研究思路與技術路線
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究范圍及研究對象
1.2.4 研究內容與論文框架
參考文獻
第二章 霧霾污染的成因、特征及傳導機制分析
2.1 霧霾的概念與成因
2.1.1 霧霾的概念與成分
2.1.2 PM2.5的定義及其與霧霾的關系
2.1.3 霧霾的危害
2.2 中國霧霾污染的特性
2.2.1 霧霾污染的特性
2.2.2 中國霧霾頻發的成因分析
2.3 霧霾污染問題傳導機理分析
2.3.1 污染物組成
2.3.2 污染來源
2.3.3 擴散條件
2.3.4 霧霾污染的影響途徑
參考文獻
第三章 相關理論基礎與測度方法設計
3.1 引言
3.2 霧霾污染問題相關理論基礎
3.2.1 霧霾污染問題與社會學
3.2.2 霧霾污染問題與經濟學
3.2.3 霧霾污染問題與生態學
3.2.4 霧霾污染問題與統計學
3.2.5 霧霾污染問題與計算機科學
3.2.6 霧霾污染問題與系統科學
3.3 大數據概念界定和特征分析
3.3.1 大數據內涵
3.3.2 大數據基本特征
3.3.3 大數據技術的理性分析
3.4 霧霾污染問題的數據分析和算法系統理論與測度方法
3.4.1 霧霾污染問題的數據分析和算法系統理論
3.4.2 霧霾污染問題的測度方法
3.5 基于大數據關聯分析的中國霧霾污染問題統計方法論設計
3.5.1 設計思想
3.5.2 Python技術概述
3.5.3 大數據挖掘技術
3.5.4 機器學習理論
3.5.5 人工神經網絡理論
3.5.6 長短期記憶網絡理論
3.5.7 支持向量機理論
3.6 本章小結
參考文獻
第四章 霧霾污染問題的大數據分析和算法系統的構建
4.1 引言
4.1.1 系統設計與開發的背景
4.1.2 系統設計與開發的目的
4.1.3 系統設計與開發的意義
4.1.4 軟件源文檔組織架構說明
4.2 系統可行性分析
4.2.1 可行性分析概述
4.2.2 經濟可行性分析
4.2.3 技術可行性分析
4.2.4 系統結構可行性分析
4.2.5 運營管理可行性分析
4.2.6 市場可行性分析
4.2.7 可行性分析結論
4.3 系統開發理論與工具
4.3.1 系統開發理論——面向對象開發方法
4.3.2 系統開發工具
4.4 城市霧霾數據采集與污染判斷預測軟件的分析
4.4.1 UML概述
4.4.2 用例圖
4.4.3 UML靜態圖
4.4.4 UML動態圖
4.5 城市霧霾數據采集與污染判斷預測軟件的設計與開發
4.5.1 數據庫設計
4.5.2 系統開發
4.6 城市霧霾數據分析
4.6.1 應用軟件及方法
4.6.2 數據分析結果
4.6.3 數據分析
4.7 本軟件開發過程的總結
4.7.1 本軟件開發總結
4.7.2 本軟件的難點
第五章 基于結構化數據關聯性分析的中國霧霾污染問題統計研究
5.1 引言
5.2 霧霾污染對人身危害的影響分析
5.2.1 引言
5.2.2 資料與方法
5.2.3 結果與討論
5.2.4 PM2.5與心血管內科門急診量的泊松廣義相加模型的擬合
5.2.5 PM2.5與皮膚科門急診量的泊松廣義相加模型的擬合
5.2.6 結論
5.2.7 建議
5.2 霧霾污染引發社會關注度區域性差異影響因素分析
5.2.1 引言
5.2.2 變量選取與數據來源
5.2.3 模型構建與實證分析
5.2.4 結論與建議
5.3 霧霾污染對國民經濟相關行業的影響分析
5.3.1 霧霾污染對農業的影響分析
5.3.2 霧霾污染對交通運輸業的影響分析
5.3.3 霧霾污染對旅游業中入境客流量的影響分析
參考文獻
第六章 基于非結構化數據關聯分析的霧霾污染問題的統計分析
6.1 引言
6.2 基于BP神經網絡方法的上海市入境游客關注點分析
6.2.1 引言
6.2.2 數據說明與研究方法
6.2.3 實證分析
6.2.4 結論與討論
6.3 基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病門診量預測
6.3.1 引言
6.3.2 呼吸道疾病門診量預測模型
6.3.3 實驗結果與分析
6.3.4 基于SVR-ARMA模型的霧霾污染環境下呼吸道疾病門診量預測
6.3.5 結論與建議
6.4 基于社交評論情感分析的網民霧霾情緒識別
6.4.1 引言
6.4.2 文獻綜述
6.4.3 數據來源與研究方法
6.4.4 結果與分析
6.4.5 結論
6.4.6 建議
6.5 基于改進KNN-BP神經網絡的PM2.5濃度預測模型研究
6.5.1 引言
6.5.2 基于帶權重的KNN-BP神經網絡的PM2.5濃度預測
6.5.3 試驗結果與分析
6.5.4 結論
6.6 基于LSTM的空氣質量指數預測
6.6.1 LSTM網絡模型構建
6.6.2 數據來
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霧霾污染的大數據關聯分析 作者簡介
高廣闊，復旦大學經濟學碩士、博士及工商管理學博士后，上海理工大學管理學院教授、博士生導師，2010.2—2010.7意大利摩德納一雷焦艾米里亞大學經濟學院客座教授、研究員，2010.8—2013.9美國亞利桑那州立大學生命科學院可持續發展研究中心高級訪問學者。近年來在霧霾污染的大數據分析、低碳經濟與產業結構調整、能源開發與利用、環境產業、生態文明建設評估及可持續發展管理等方面進行了很有成效的研究，已出版《氣候變化與中國產業結構調整研究》《環境產業經濟學》《跨國公司綠色管理》專著3部和譯著2部；在經濟管理核心類期刊發表論文100余篇，其中包括《中國工業經濟》《管理世界》《改革》《中國人口·資源與環境》《環境科學學報》《上海經濟研究》等；SCI、EI收錄論文50余篇；承擔或參與了國家社會科學基金、國家自然科學基金、省部級及地市級“十二五”“十三五”和“十四五”規劃項目與研究課題60余項，受到國內外專家好評。
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