雾霾与气象要素数据流间的关联性挖掘及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘在气象领域的应用 | 第9页 |
| ·本文研究目标及研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 关联规则挖掘与云计算 | 第11-18页 |
| ·关联规则挖掘技术基本概念 | 第11页 |
| ·典型频繁项集挖掘算法Apriori算法 | 第11-13页 |
| ·Apriori算法基本过程 | 第11-12页 |
| ·Apriori算法描述 | 第12-13页 |
| ·垂直数据格式挖掘算法 | 第13-15页 |
| ·云计算 | 第15页 |
| ·Spark简介 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 雾霾与气象要素 | 第18-23页 |
| ·雾霾相关知识 | 第18-19页 |
| ·雾霾的形成机理 | 第18-19页 |
| ·雾霾的危害 | 第19页 |
| ·源解析 | 第19-20页 |
| ·气象要素对雾霾的影响 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 基于Spark的AMRDD算法 | 第23-29页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·相关概念 | 第23-24页 |
| ·AMRDD算法基本思想 | 第24-26页 |
| ·算法描述 | 第26-27页 |
| ·算法运行实例 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第五章 雾霾与气象要素的关联性分析 | 第29-41页 |
| ·雾霾与气象要素相关性分析系统 | 第29页 |
| ·气象数据处理流程 | 第29-35页 |
| ·数据来源 | 第29-30页 |
| ·雾霾及气象数据的特点 | 第30页 |
| ·数据选取 | 第30-32页 |
| ·数据预处理 | 第32-33页 |
| ·数据离散化 | 第33-35页 |
| ·实验环境 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-40页 |
| ·气象数据实验结果分析 | 第36-38页 |
| ·模拟大数据实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 结论与展望 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 作者简介 | 第46页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第46页 |
