基于Apriori算法和证据推理的大气环境关键规则挖掘研究
发布时间：2020-12-06 16:20
空气污染是人类健康的主要威胁之一,如何治理空气污染已成为社会关注的焦点和研究的重点。网格化监测系统通过提供全方位信息为治理空气染污发挥了积极成效,在其监测数据基础上,单源监测数据挖掘和多源数据直接融合挖掘的方法相继被提出,用以解释属性间的相互影响。已有方法未充分考虑环境监测数据浓度分布不均匀且随气候变化的特点,因此反映出的污染成因不够全面和准确。针对已有方法的局限性,本文在系统分析网格化监测数据基础上,从数据挖掘和不确定性信息融合理论的角度,开展大气环境关键规则挖掘方法和技术研究。主要研究内容如下:（1）提出了基于Apriori算法和Dempster-Shafer理论的大气环境监测数据关键规则挖掘方法。首先,对预处理后的单监测站数据利用Apriori算法进行关联规则挖掘,得到高可信的强关联规则;然后,对上述强关联规则通过Dempster-Shafer理论进行融合,得到多个监测站数据中隐藏的相关规则。该方法能够解决多个监测站点数据信息挖掘过程中存在的数据差异化问题,适用于多元化规则挖掘需求和规则集不相同情况下的融合需求。（2）提出了基于Apriori算法和Evidential Reaso...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一主要研究内容及逻辑对应关系
并根据评估标准对候选组进行筛选，对不符合筛选条件的候选对象进行删??减。直到找不到进一步成功的扩展时，频繁项集构建终止Ｐ４］，频繁项集构建的流程??图如图２－１所示。??（―开始１?是，，’?ｃｅｃｋ＋ｌ，?＿??，?５ｕｐｐｏｒｔ（ｃ）＞ＭｉｎＳｕｐ？??｜设定最小支＾度Ｍｉｎｉｕｐ］?、??（?预数据库，计?—??ｋ?＝?〇?算?Ｓｕｐｐｏｒｔ?—＾剪枝??—１?——？——?Ｚ．Ｚ?太、??屮成频繁－ｋ?（ｋ＝ｋ＋ｌ）?ｊ项集Ｌｋ?＾?Ｃｋ＋Ｉ中的项属于Ｌｋ？?．?．?＃??Ｔ?ｔ??Ｉ?＾?Ｊ自连接产生候选??“乃工．?ｈ?ｋ＋ｉ项集ｃｋ＋１?ｐ??是??结】??图２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ算法频繁项集构建流程图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?Ｆｒｅｑｕｅｎｔ?Ｉｔｅｍｓｅｔ?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?Ｐｒｏｃｅｓｓ??９??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵相乘的Apriori改进算法[J]. 王蒙,方睿,邹书蓉. 计算机与数字工程. 2018(10)
[2]基于关联规则分析的慢阻肺就诊人数与气象空气条件关系研究[J]. 王哲,李琳,王凯,李晨,周毅. 中国数字医学. 2018(04)
[3]北京地区PM2.5浓度影响因素及估算模型[J]. 谷阳阳,苏贵金,柴涛,高丽荣,刘雅露,李倩倩,魏大. 环境化学. 2018(03)
[4]基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究[J]. 钮卿,程琳. 环境科学与管理. 2018(01)
[5]基于MapReduce的改进的Apriori算法及其应用研究[J]. 赵月,任永功,刘洋. 计算机科学. 2017(06)
[6]武汉市PM10和PM2.5的分析及预测[J]. 黄小明,范雪敏,李治. 湖北汽车工业学院学报. 2016(03)
[7]基于MapReduce架构的并行矩阵Apriori算法[J]. 谢志明,王鹏. 计算机应用研究. 2017(02)
[8]南京北郊O3、NO2和SO2变化特征分析[J]. 杨俊梅,李培仁,李义宇,封秋娟,李军霞,韩永翔,朱彬. 气象与环境学报. 2014(03)
[9]我国雾霾成因及防控策略研究[J]. 魏嘉,吕阳,付柏淋. 环境保护科学. 2014(05)
[10]天津大气能见度与相对湿度和PM10及PM2.5的关系[J]. 宋明,韩素芹,张敏,姚青,朱彬. 气象与环境学报. 2013(02)
博士论文
[1]城市道路区域汽车排气污染监测与表征方法研究[D]. 李冰.东北林业大学 2014
硕士论文
[1]空气质量模拟与监测数据融合方法优化及应用[D]. 危浩.华南理工大学 2017
[2]基于多模式关联规则的图像分类研究[D]. 黄双雪.华中师范大学 2016
[3]数据挖掘关联规则算法研究与应用[D]. 滕子牧.辽宁科技大学 2015
[4]基于空气质量数据解析大气复合污染时空特征及过程序列[D]. 贾瑾.浙江大学 2014
本文编号：2901676
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一主要研究内容及逻辑对应关系
并根据评估标准对候选组进行筛选，对不符合筛选条件的候选对象进行删??减。直到找不到进一步成功的扩展时，频繁项集构建终止Ｐ４］，频繁项集构建的流程??图如图２－１所示。??（―开始１?是，，’?ｃｅｃｋ＋ｌ，?＿??，?５ｕｐｐｏｒｔ（ｃ）＞ＭｉｎＳｕｐ？??｜设定最小支＾度Ｍｉｎｉｕｐ］?、??（?预数据库，计?—??ｋ?＝?〇?算?Ｓｕｐｐｏｒｔ?—＾剪枝??—１?——？——?Ｚ．Ｚ?太、??屮成频繁－ｋ?（ｋ＝ｋ＋ｌ）?ｊ项集Ｌｋ?＾?Ｃｋ＋Ｉ中的项属于Ｌｋ？?．?．?＃??Ｔ?ｔ??Ｉ?＾?Ｊ自连接产生候选??“乃工．?ｈ?ｋ＋ｉ项集ｃｋ＋１?ｐ??是??结】??图２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ算法频繁项集构建流程图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?Ｆｒｅｑｕｅｎｔ?Ｉｔｅｍｓｅｔ?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?Ｐｒｏｃｅｓｓ??９??
并根据评估标准对候选组进行筛选，对不符合筛选条件的候选对象进行删??减。直到找不到进一步成功的扩展时，频繁项集构建终止Ｐ４］，频繁项集构建的流程??图如图２－１所示。??（―开始１?是，，’?ｃｅｃｋ＋ｌ，?＿??，?５ｕｐｐｏｒｔ（ｃ）＞ＭｉｎＳｕｐ？??｜设定最小支＾度Ｍｉｎｉｕｐ］?、??（?预数据库，计?—??ｋ?＝?〇?算?Ｓｕｐｐｏｒｔ?—＾剪枝??—１?——？——?Ｚ．Ｚ?太、??屮成频繁－ｋ?（ｋ＝ｋ＋ｌ）?ｊ项集Ｌｋ?＾?Ｃｋ＋Ｉ中的项属于Ｌｋ？?．?．?＃??Ｔ?ｔ??Ｉ?＾?Ｊ自连接产生候选??“乃工．?ｈ?ｋ＋ｉ项集ｃｋ＋１?ｐ??是??结】??图２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ算法频繁项集构建流程图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ａｐｒｉｏｒｉ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?Ｆｒｅｑｕｅｎｔ?Ｉｔｅｍｓｅｔ?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?Ｐｒｏｃｅｓｓ??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵相乘的Apriori改进算法[J]. 王蒙,方睿,邹书蓉. 计算机与数字工程. 2018(10)
[2]基于关联规则分析的慢阻肺就诊人数与气象空气条件关系研究[J]. 王哲,李琳,王凯,李晨,周毅. 中国数字医学. 2018(04)
[3]北京地区PM2.5浓度影响因素及估算模型[J]. 谷阳阳,苏贵金,柴涛,高丽荣,刘雅露,李倩倩,魏大. 环境化学. 2018(03)
[4]基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究[J]. 钮卿,程琳. 环境科学与管理. 2018(01)
[5]基于MapReduce的改进的Apriori算法及其应用研究[J]. 赵月,任永功,刘洋. 计算机科学. 2017(06)
[6]武汉市PM10和PM2.5的分析及预测[J]. 黄小明,范雪敏,李治. 湖北汽车工业学院学报. 2016(03)
[7]基于MapReduce架构的并行矩阵Apriori算法[J]. 谢志明,王鹏. 计算机应用研究. 2017(02)
[8]南京北郊O3、NO2和SO2变化特征分析[J]. 杨俊梅,李培仁,李义宇,封秋娟,李军霞,韩永翔,朱彬. 气象与环境学报. 2014(03)
[9]我国雾霾成因及防控策略研究[J]. 魏嘉,吕阳,付柏淋. 环境保护科学. 2014(05)
[10]天津大气能见度与相对湿度和PM10及PM2.5的关系[J]. 宋明,韩素芹,张敏,姚青,朱彬. 气象与环境学报. 2013(02)
博士论文
[1]城市道路区域汽车排气污染监测与表征方法研究[D]. 李冰.东北林业大学 2014
硕士论文
[1]空气质量模拟与监测数据融合方法优化及应用[D]. 危浩.华南理工大学 2017
[2]基于多模式关联规则的图像分类研究[D]. 黄双雪.华中师范大学 2016
[3]数据挖掘关联规则算法研究与应用[D]. 滕子牧.辽宁科技大学 2015
[4]基于空气质量数据解析大气复合污染时空特征及过程序列[D]. 贾瑾.浙江大学 2014
本文编号：2901676
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