基于城市群的空气质量数据的可视分析方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 时空数据的可视化 | 第13-14页 |
| 1.2.2 空气质量数据挖掘与分析 | 第14页 |
| 1.2.3 空气质量数据可视化 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 空气质量数据可视分析相关技术 | 第19-29页 |
| 2.1 常用的聚类算法研究 | 第19-23页 |
| 2.1.1 层次聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 分割聚类算法 | 第20-23页 |
| 2.1.3 SOM聚类算法 | 第23页 |
| 2.1.4 基于约束的聚类算法 | 第23页 |
| 2.2 空间数据可视分析相关技术 | 第23-26页 |
| 2.2.1 基于Voronoi多边形的构建原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 K-Means聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.3 时序数据可视分析相关技术 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 可视化组件设计 | 第29-39页 |
| 3.1 视觉编码原则 | 第29-30页 |
| 3.2 分析任务 | 第30-31页 |
| 3.3 基于Voronoi地理视图的城市群可视化 | 第31-35页 |
| 3.3.1 基于城市群的聚类 | 第31-33页 |
| 3.3.2 空间上聚类的可视化 | 第33-35页 |
| 3.4 嵌入式线条堆栈图 | 第35-36页 |
| 3.5 平行坐标视图 | 第36-37页 |
| 3.6 组件之间的交互 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 系统架构的设计 | 第39-47页 |
| 4.1 系统架构图 | 第39-40页 |
| 4.2 数据的获取与存储 | 第40-44页 |
| 4.3 数据的预处理 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统实现与分析 | 第47-53页 |
| 5.1 系统平台实现技术 | 第47-48页 |
| 5.2 城市群的空间聚类分析 | 第48页 |
| 5.3 长三角城市群的模式检测 | 第48-50页 |
| 5.4 城市群的时间演变 | 第50-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第60页 |
