当前位置:主页 > 文艺论文 > 环境艺术论文 >

基于数据挖掘的环境污染源数据智能审核技术系统的设计与实现

发布时间:2018-05-18 04:07

  本文选题:B/S + JSP ; 参考:《宁夏大学》2016年硕士论文


【摘要】:近年来,国家不断加大对环境保护的投入,污染源智能监测、监控系统建设等领域得到迅速发展,并取得了长足的进步,在环境管理和总量减排中发挥了重要的作用。2015年,宁夏回族自治区环境保护厅召开专题会议,研究部署环境监察、监测、自动监控联合执法事项。作为本领域的重要技术之一,污染源数据智能审核技术是有待解决的重要研究课题。虽然污染源智能监测系统发展日益成熟,但当前污染源数据智能审核技术的实现仍然基于简单的数学计算或人工审核。针对目前行业对本课题的需求和研究现状,本文设计并开发了基于数据挖掘的环境污染源数据智能审核技术系统。本系统采用面向对象的设计思想、基于Web的B/S结构系统及MVC模式的三层框架。采用JSP等技术,以SQL Server 2008为数据库。系统分为用户管理模块、数据采集模块、数据编辑模块、数据查询模块和智能审核模块5个模块。用户管理模块实现了用户的注册和登录;数据采集模块实现了对污染源数据的录入;数据编辑模块实现污染源数据的更新和删除;数据查询模块实现了污染源数据的查询功能。作为系统的关键模块,智能审核模块研究并设计实现了基于数据挖掘的环境污染源数据智能审核技术的数据补缺功能、数据异常检测功能和数据预测功能3个功能。其中,数据补缺功能基于支持向量机算法,实现对缺失的污染源数据的补缺;数据异常检测功能基于模糊聚类算法,实现对异常污染源数据的检测;数据预测功能基于BP神经网络算法,实现对未来几天的污染源数据的预测。本文研究了基于数据挖掘的污染源数据智能审核技术,开发了污染源智能监测数据现场信息管理软件。实现了基于支持向量机算法的数据补缺功能、模糊聚类算法的数据异常检测功能和BP神经网络算法的数据预测功能。可为环境保护相关部门进行排污申报核定、排污许可证、总量控制、环境统计、排污费征收和现场环境执法等环境监督管理提供决策参考依据,将进一步提高宁夏环境管理科学化、信息化水平。
[Abstract]:In recent years, the state has continuously increased its investment in environmental protection, the intelligent monitoring of pollution sources and the construction of monitoring systems have developed rapidly, and made considerable progress, which has played an important role in environmental management and total emission reduction. Ningxia Hui Autonomous region Environmental Protection Department held a special meeting to study the deployment of environmental monitoring, automatic monitoring joint law enforcement matters. As one of the important technologies in this field, intelligent audit technology of pollution source data is an important research topic to be solved. Although the intelligent monitoring system of pollution source is becoming more and more mature, the realization of intelligent audit technology of pollution source data is still based on simple mathematical calculation or manual audit. According to the demand and research status of the industry, this paper designs and develops an intelligent audit system of environmental pollution source data based on data mining. This system adopts the object oriented design idea, the B / S structure system based on Web and the three layer frame of MVC mode. Using JSP and other technology, taking SQL Server 2008 as database. The system is divided into five modules: user management module, data acquisition module, data editing module, data query module and intelligent audit module. The user management module realizes the user registration and login; the data acquisition module realizes the input of the pollution source data; the data editing module realizes the source data update and deletion; and the data query module realizes the source data query function. As the key module of the system, the intelligent audit module researches and designs and implements three functions: data supplement function, data anomaly detection function and data prediction function of the data intelligent audit technology based on data mining. Among them, the data compensation function is based on support vector machine algorithm to realize the missing source data, the data anomaly detection function is based on fuzzy clustering algorithm to realize the detection of abnormal pollution source data. The function of data prediction is based on BP neural network algorithm to realize the prediction of pollution source data in the next few days. In this paper, the intelligent audit technology of pollution source data based on data mining is studied, and the field information management software of pollution source intelligent monitoring data is developed. The functions of data supplement based on support vector machine algorithm, data anomaly detection function of fuzzy clustering algorithm and data prediction function of BP neural network algorithm are realized. It may provide a reference basis for the environmental supervision and administration of the relevant departments of environmental protection, such as declaration and approval of sewage discharge, discharge permits, total quantity control, environmental statistics, collection of sewage charges and on-site environmental law enforcement, etc. Ningxia will further improve the environmental management of scientific, information level.
【学位授予单位】:宁夏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:X830

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈修宽;董祥军;石芙芙;;Web数据挖掘综述[J];山东轻工业学院学报(自然科学版);2009年03期

2 黄会明;王红星;;SQL Server 2005在数据挖掘中的应用[J];煤炭技术;2011年06期

3 吴孝丽;周焱;;Microsoft SQL Server数据挖掘的高级研究[J];煤炭技术;2011年07期

4 糜元根;数据挖掘方法的评述[J];南京化工大学学报(自然科学版);2001年05期

5 李小平,焦李成;数据挖掘中信息颗粒及其构造[J];西安石油学院学报(自然科学版);2001年04期

6 秦忠宝,彭文利,何卫平,陈伟东;网络环境下数据挖掘若干问题的述评[J];西北轻工业学院学报;2002年02期

7 叶克江,陈广宇;数据挖掘的实现方法及其应用[J];郑州轻工业学院学报;2002年03期

8 高磊红,骆舒心,仇记清,雷和稳,段惠敏;一类复杂工业生产过程中的数据挖掘[J];河北化工;2003年06期

9 乔淑云;数据挖掘[J];江苏煤炭;2003年04期

10 谭立云,高学东,武森;数据挖掘方法与应用[J];华北科技学院学报;2004年02期

相关会议论文 前10条

1 史东辉;蔡庆生;张春阳;;一种新的数据挖掘多策略方法研究[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2000年

2 张弦;;数据挖掘在农业中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年

3 魏顺平;;教育数据挖掘:现状与趋势[A];信息化、工业化融合与服务创新——第十三届计算机模拟与信息技术学术会议论文集[C];2011年

4 关清平;沉培辉;;概率网络在数据挖掘上的应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——中国科协第五届青年学术年会论文集[C];2004年

5 丁瑾;;基于Web数据挖掘的综述[A];山西省科学技术情报学会学术年会论文集[C];2004年

6 聂茹;田森平;;Web数据挖掘及其在电子商务中的应用[A];中南六省(区)自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年

7 李菊;王军;;数据挖掘在客户关系管理的应用[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年

8 肖阳;李启贤;;数据挖掘在中国钢铁行业中的应用[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年

9 杨磊;王贵成;汪勇;张占胜;;SQL Server 2005在数据挖掘中的应用[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年

10 谢中;邱玉辉;;面向商务网站有效性的数据挖掘方法[A];第十八届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2001年

相关重要报纸文章 前10条

1 本报记者褚宁;数据挖掘如“挖金”[N];解放日报;2002年

2 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年

3 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年

4 《网络世界》记者 王莹;数据挖掘保险业的新蓝海[N];网络世界;2012年

5 刘俊丽;基于地理化的网络数据挖掘与分析提升投资有效性[N];人民邮电;2014年

6 本报记者 连晓东;数据挖掘:金融信息化新热点[N];中国电子报;2002年

7 本报记者 凤小华 朱仁康;“数字挖掘软件”引领中国信息化新浪潮[N];中国电子报;2003年

8 本报记者 史延廷;“成功企业数据挖掘暨数量化管理论坛”在京举办[N];中国旅游报;2002年

9 朱小宁;数据挖掘:信息化战争的基础工程[N];解放军报;2005年

10 本报记者 王小平;从“大集中”走向数据挖掘[N];金融时报;2002年

相关博士学位论文 前10条

1 于自强;海量流数据挖掘相关问题研究[D];山东大学;2015年

2 张馨;全基因组SNP芯片应用于CNV和L0H分析的软件比对与数据挖掘[D];复旦大学;2011年

3 彭计红;基于数据挖掘的痴呆中医证的研究[D];南京中医药大学;2015年

4 李秋虹;基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究[D];复旦大学;2013年

5 邬文帅;基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用[D];电子科技大学;2015年

6 谢邦彦;整合数据挖掘与TRIZ理论的质量管理方法研究[D];首都经济贸易大学;2010年

7 何伟全;云南高校学生意外伤害因素关联规则挖掘及风险管控体系研究[D];昆明理工大学;2015年

8 段功豪;基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究[D];中国地质大学;2016年

9 白晓明;基于数据挖掘的复合材料宏—细观力学模型研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

10 蓝永豪(LAM Wing Ho);基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究[D];南京中医药大学;2016年

相关硕士学位论文 前10条

1 林仁红;基于数据挖掘的机遇识别与评价研究[D];首都经济贸易大学;2007年

2 张彦俊;游戏运营中的数据挖掘[D];复旦大学;2011年

3 焦亚召;基于多核函数FCM算法在数据挖掘聚类中的应用研究[D];昆明理工大学;2015年

4 王杰锋;物联网能耗数据智能分析及其应用平台设计[D];江南大学;2015年

5 刘学建;数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];昆明理工大学;2015年

6 戴阳阳;基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用[D];江南大学;2015年

7 石思优;基于主题模型的医疗数据挖掘研究[D];广东技术师范学院;2015年

8 陈丹;移动互联网信令挖掘实现智慧营销的设计与实现应用研究[D];华南理工大学;2015年

9 陈思;基于数据挖掘的大学生客户识别模型的研究[D];昆明理工大学;2015年

10 位长帅;基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究[D];西南交通大学;2015年



本文编号:1904295

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/wenyilunwen/huanjingshejilunwen/1904295.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户36f21***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com