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数据挖掘技术在水资源领域的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·研究背景第11-12页
   ·国内外研究进展第12-15页
     ·国外研究进展第12-13页
     ·国内研究进展第13-14页
     ·面临的问题第14-15页
   ·研究目的与意义第15-16页
   ·研究内容与技术路线第16-17页
   ·论文章节安排第17-19页
第二章 数据挖掘技术概述第19-30页
   ·数据挖掘技术的产生第19页
   ·数据挖掘的基本概念第19-20页
   ·数据挖掘的对象第20-21页
   ·数据挖掘的功能第21页
   ·数据挖掘的方法第21-26页
     ·统计分析类第22-24页
     ·知识发现类第24-26页
   ·数据挖掘的一般过程第26-28页
   ·主要数据挖掘产品介绍第28-29页
   ·数据挖掘的典型应用领域第29-30页
第三章 数据挖掘技术在水资源领域的应用方法研究第30-37页
   ·引言第30页
   ·水资源数据的特点第30-31页
   ·水资源数据挖掘的体系结构第31-33页
   ·数据挖掘与OLAP的区别和联系第33-34页
   ·水资源数据挖掘的关键问题第34-35页
     ·数据的数量和质量第34页
     ·数据挖掘方法的选择与应用第34-35页
     ·结果的解释和评价第35页
   ·数据挖掘在水资源领域的应用方向第35-36页
   ·本文采用的数据挖掘工具第36-37页
第四章 水资源数据仓库的建立方法研究第37-49页
   ·引言第37页
   ·数据仓库的基本概念第37-44页
     ·数据仓库的定义第37-38页
     ·关系型数据库与数据仓库的区别第38-39页
     ·数据仓库的体系结构第39-40页
     ·数据仓库的数据模型第40-44页
   ·水资源数据仓库的实现方法第44-49页
     ·现有数据库系统的改造第44页
     ·面向水资源利用主题的水资源数据仓库第44-48页
     ·本文采用的数据仓库工具第48-49页
第五章 回归分析在用水规律挖掘中的应用实例第49-64页
   ·引言第49-50页
   ·研究区域基本情况第50-51页
   ·数据准备第51-55页
     ·资料介绍第52页
     ·数据抽取、转换和装载第52-55页
   ·数据挖掘和结果分析第55-62页
     ·居民生活用水规律分析第55-58页
     ·第一产业用水规律分析第58-60页
     ·第二产业用水规律分析第60-61页
     ·第三产业用水规律分析第61-62页
   ·本章小结第62-64页
第六章 SAS数据描述与展现在遥感ET数据分析的应用实例第64-85页
   ·引言第64页
   ·研究区域基本情况第64-67页
     ·区域概况第64-65页
     ·水资源状况第65-67页
   ·数据准备第67-68页
     ·资料介绍第67页
     ·降雨与气象数据的空间插值第67-68页
     ·数据抽取、转换和装载第68页
   ·数据挖掘和结果分析第68-84页
     ·不同土地利用类型ET的比较第68-76页
     ·不同土地类型ET逐月变化趋势第76-81页
     ·ET与水文气象因素之间的关系第81-84页
   ·本章小结第84-85页
第七章 时间序列分析在地下水位预报中的应用实例第85-96页
   ·引言第85页
   ·数据准备第85-86页
   ·数据挖掘和结果分析第86-95页
     ·逐步自回归模型第86-88页
     ·指数平滑模型第88-91页
     ·季节性模型第91-95页
   ·本章小结第95-96页
第八章 结论与展望第96-99页
   ·主要成果及结论第96-97页
   ·进一步研究的问题第97页
   ·结语第97-99页
参考文献第99-102页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第102-103页
致谢第103-104页

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