基于数据挖掘的我国区域矿产资源与能源开发利用现状分析研究

发布时间：2017-06-09 10:03

  本文关键词：基于数据挖掘的我国区域矿产资源与能源开发利用现状分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：论文以31个省、自治区矿产资源与能源开发、利用现状数据及经济评价数据为依据，对矿产资源、能源开发利用现状以及矿产资源、能源与区域经济发展的相关问题进行了研究。论文应用了数据挖掘中的聚类算法、相关性分析及支持向量机方法，实验证明数据挖掘方法在矿产资源与能源开发利用数据处理方面是有效的。 首先，论文选择“煤炭开采和洗选业投资”、“石油和天然气开采业投资”、“石油和炼焦加工业投资”和“电力、热力、燃气及水生产和供应业投资”四个属性构建了能够反映矿产资源与能源开发现状的“能源固定资产投资”数据表，在此基础上利用数据挖掘技术中的聚类算法进行了分析研究。研究发现从矿产资源与能源开发的构成来看，煤炭资源在一次能源生产中占主导地位，水电能源与天然气能源在矿产资源与能源开发结构中比重越来越大，这一事实表明了清洁能源是我国未来能源开发的方向。从矿产资源与能源开发的地域结构看，中西部地区开发量大于东部地区。其次，论文选择了6年的电力消费属性构建了能够反映矿产资源与能源利用现状的“分地区电力消费”数据表，，利用数据挖掘中的聚类算法对数据进行了分析研究。研究发现我国一次能源消费总量整体呈上升趋势，能源消费结构在不断调整，煤炭石油消耗量在2013年创历史新低，过去10年，天然气在一次能源消费结构的比重翻了一番，说明能源消费正在向清洁能源方向发展。从矿产资源与能源利用的地域结构看，东部沿海地区利用量大于西部地区。最后，论文选择“国内生产总值（GDP）”、“教育投入”、“人均可支配收入”、“平均寿命”四个属性构建了能够衡量绿色经济发展指标的“经济评价数据”表，利用聚类算法进行了分析。论文引入了基于Matlab的迭代自组织算法，对三张数据表的聚类结果做了进一步的验证，保证了分析结果的准确性。将矿产资源与能源开发、利用现状及经济评价三张数据表的最终聚类结果放到一起分析，得出以下结论：无论是矿产资源与能源消耗总量还是经济增长速度东部地区都排名第一，而且矿产资源与能源消总量及经济增长速度的差距在这三个地区间都有不断增大的趋势；比较发现我国各省能源消费与经济增长基本呈现出正相关关系。 论文利用数据挖掘中的相关性分析，找到了除资源丰裕度（标准煤）以外的其他影响经济发展的因素，研究结果启发我们经济增长要破除原来主要靠增加资源与能源消耗的增长模式，要创建科学技术进步，劳动者素质提高，企业和政府管理思维创新的新模式。论文的研究为经济发展政策的制定提供了参考价值。
【关键词】：矿产资源与能源 开发利用 区域经济 数据挖掘
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13;F426.1;F426.2
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 矿产资源开发利用研究现状9-11
• 1.2.2 矿产资源与能源开发利用与区域经济关系研究现状11
• 1.3 论文研究内容和技术路线11-12
• 1.3.1 论文主要研究内容11-12
• 1.3.2 技术线路12
• 1.4 研究目的和意义12-14
• 2 矿产资源与能源开发利用及区域经济发展14-20
• 2.1 矿产资源与能源的基本概念14-17
• 2.1.1 矿产资源与能源界定14
• 2.1.2 矿产资源与能源的主要特点[18]14-15
• 2.1.3 矿产资源与能源开发利用理论15-17
• 2.2 矿产资源开发利用与区域经济发展关系17-20
• 2.2.1 矿产资源与能源开发利用对区域经济发展的积极作用17-18
• 2.2.2 矿产资源与能源开发利用对区域经济发展的消极作用18-20
• 3 数据挖掘技术20-31
• 3.1 数据挖掘任务和过程20-21
• 3.1.1 数据挖掘的过程20
• 3.1.2 数据挖掘的任务20-21
• 3.2 聚类算法21-23
• 3.2.1 聚类分析的过程21-23
• 3.3 相关分析技术23-26
• 3.3.1 相关关系23-24
• 3.3.2 相关分析24-25
• 3.3.3 皮尔逊相关分析25-26
• 3.4 支持向量机算法26-29
• 3.4.1 支持向量回归机原理26-29
• 3.4.2 核函数29
• 3.4.3 核函数参数29
• 3.5 处理软件29-31
• 3.5.1 PolyAnalyst 介绍29-30
• 3.5.2 MATLAB 介绍30-31
• 4 基于 K-均值聚类的矿产资源与能源开发利用现状31-53
• 4.1 基于 K-均值聚类的矿产资源与能源开发现状31-41
• 4.1.1 已收集资料31-32
• 4.1.2 分析过程32-38
• 4.1.3 分析结论38-41
• 4.2 基于 K-均值聚类的矿产资源与能源与能源利用现状41-50
• 4.2.1 数据收集41-42
• 4.2.2 分析过程42-47
• 4.2.3 分析结论47-50
• 4.3 基于 K-均值聚类的经济发展数据分析50-52
• 4.3.1 已收集资料50-51
• 4.3.2 分析过程51
• 4.3.3 分析结论51-52
• 4.4 本节结论52-53
• 5.基于相关性的经济影响因素分析53-57
• 5.1 数据收集53
• 5.2 相关性分析53-55
• 5.3 相关性分析结论55-57
• 6 基于支持向量回归机的经济发展预测57-62
• 6.1 数据收集57
• 6.2 分析过程57-58
• 6.3 分析结论58-62
• 7 结论62-65
• 参考文献65-69
• 在学期间研究成果69-70
• 致谢70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 徐小斌;李传昭;徐锦秀;徐小凤;;基于面板数据的中国能源与经济增长关系研究[J];生产力研究;2007年21期

2 乔荣;;论我国区域经济协调发展[J];特区经济;2009年02期

3 王剑;吴娟;;“可持续发展”理念的首倡及其意义——《我们共同的未来》述评[J];铜仁学院学报;2014年06期

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本文编号：435065