基于3E大数据的京津冀能源环境决策分析的研究

发布时间：2017-07-01 15:14

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【摘要】：能源-经济-环境(3E)可持续协调发展,一直是全世界范围内所致力达到的共同目标,也一直是世界范围内科学研究的热点问题。然而,传统的数学模型和方法对能源-经济-环境的分析是仅仅基于传统的数据采集手段及宏观统计数据的基础上建立的,随着信息系统在各行各业的逐步建设完善,越来越多的实时的、异构的、详尽的数据可以得到有效的收集,传统的数学模型或方法不再适用于应对和处理这些数据,因而迫切需要在这些海量数据的基础上构建新的大数据分析模型。此外,由于大数据对处理海量数据的要求是高效的,故传统的技术框架也同样无法满足大数据的要求,因而有必要引入大数据技术框架如Hadoop等,然而现有的能源-经济-环境问题在大数据分析和技术路线应用方面的研究较为匮乏。本文首先对国内外能源-经济-环境现状进行了介绍,并在3EDSS平台上引入了Hadoop框架,使用了改进的基于MapReduce的关联规则挖掘模型对能源、经济、环境数据进行关联规则挖掘,使用了改进的基于MapReduce框架的Logistic Regression算法对京津冀地区发生空气污染的概率进行预测。初步发现了能源、经济与环境之间的部分潜在的相关关系,以及各因素对大气环境污染的重要程度。最后整合现有的能源-经济-环境决策支持系统(3EDSS),构建了3E大数据分析平台。
【关键词】：能源-经济-环境(3E) 大数据 3EDSS
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.2;X2;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题的背景及研究的目的和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 能源-经济-环境(3E)模型的研究动态11-13
• 1.2.2 基于数据挖掘的能源经济环境方面的研究13
• 1.3 论文研究的内容和主要工作13-14
• 1.4 论文框架14-15
• 第2章 能源-经济-环境(3E)可持续发展决策支持大数据平台框架15-20
• 2.1 决策支持大数据平台框架15-16
• 2.2 指标系统采集与数据库设计16-18
• 2.3 基于MapReduce的算法模型库设计18-19
• 2.3.1 MapReduce算法框架介绍18-19
• 2.3.2 基于MapReduce的算法模型库19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 基于3EDSS能源经济环境关联分析20-30
• 3.1 关联规则基本理论描述20-21
• 3.2 经典频繁项集挖掘的Apriori算法21-22
• 3.3 基于MapReduce的Apriori算法设计22-23
• 3.4 基于3EDSS平台的3E关联规则分析23-29
• 3.4.1 研究方法25-26
• 3.4.2 数据采集26
• 3.4.3 数据处理26-27
• 3.4.4 关联规则结果与分析27-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第4章 基于3EDSS的空气污染预测分析30-38
• 4.1 Logistic回归介绍30-31
• 4.2 Logistic回归模型参数估计31-32
• 4.2.1 极大似然估计与梯度下降法31-32
• 4.2.2 在梯度下降法中应用MapReduce32
• 4.3 应用Logistic回归对空气污染进行分类预测32-36
• 4.3.1 数据选取33
• 4.3.2 实验结果及解释33-36
• 4.4 本章小结36-38
• 第5章 3E决策分析大数据平台的系统实现38-47
• 5.1 能源经济环境决策决策分析大数据平台系统38-39
• 5.2 3E决策分析大数据平台的设计39-42
• 5.2.1 功能扩展设计39-40
• 5.2.2 数据定义40-42
• 5.3 系统功能页面展示42-46
• 5.3.1 系统管理模块42-43
• 5.3.2 资源共享管理模块43
• 5.3.3 3E关联分析模块43-45
• 5.3.4 大气污染预测模块45-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第6章 总结与展望47-48
• 6.1 总结47
• 6.2 展望47-48
• 参考文献48-52
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作和成果52-53
• 致谢53

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1 周长进;基于3E大数据的京津冀能源环境决策分析的研究[D];华北电力大学(北京);2016年

  本文关键词：基于3E大数据的京津冀能源环境决策分析的研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：506415