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