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基于多源数据的空气质量分析及可视化

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 空气质量监测研究进展第12-13页
        1.2.2 空气质量影响因子研究进展第13-14页
        1.2.3 空气质量可视化研究进展第14-16页
    1.3 研究内容和技术路线第16-17页
    1.4 论文的组织结构第17-19页
第二章 数据与相关理论第19-35页
    2.1 研究区域与数据源第19-23页
        2.1.1 研究区域概况第19-21页
        2.1.2 数据源情况第21-23页
    2.2 空气质量指数第23-25页
        2.2.1 空气质量指数的概念第23-24页
        2.2.2 空气质量指数的计算第24-25页
    2.3 灰色关联分析第25-27页
        2.3.1 灰色系统理论第25-26页
        2.3.2 灰色关联分析相关概念第26-27页
    2.4 基于GIS的相关方法介绍第27-32页
        2.4.1 WebGIS简介第27页
        2.4.2 空间插值方法介绍第27-31页
        2.4.3 GP模型渲染技术第31-32页
    2.5 数据可视化第32-34页
        2.5.1 数据可视化的概念第32页
        2.5.2 可视化图表第32-33页
        2.5.3 GIS可视化技术第33-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第三章 多源数据获取与空气质量监测分析第35-51页
    3.1 多源数据获取方式第35-38页
        3.1.1 基于网络爬虫的数据获取第35-37页
        3.1.2 基于API的数据获取第37页
        3.1.3 地理信息数据和社会经济数据的获取第37-38页
    3.2 数据预处理及存储设计第38-40页
    3.3 面向空气质量的灰色关联模型第40-46页
        3.3.1 选取空气质量的影响因素第40-41页
        3.3.2 灰色关联评价步骤第41-43页
        3.3.3 关联分析结果第43-46页
    3.4 空气质量空间插值方法对比研究第46-50页
        3.4.1 空间插值方法比较第46-49页
        3.4.2 基于不同插值方法的四川省空气质量分布效果第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 空气质量监测分析系统设计与实现第51-75页
    4.1 系统概述第51-52页
        4.1.1 系统需求分析第51-52页
        4.1.2 系统所用框架和开发环境第52页
    4.2 系统设计第52-54页
        4.2.1 系统设计目标第52-53页
        4.2.2 系统架构设计第53-54页
    4.3 系统数据结构设计第54-59页
        4.3.1 数据库设计第55-56页
        4.3.2 数据库物理结构设计第56-59页
    4.4 系统模块功能设计与实现第59-71页
        4.4.1 多源数据获取模块第60-62页
        4.4.2 实时监控模块第62-64页
        4.4.3 曲线分析模块第64-65页
        4.4.4 天气关联模块第65-66页
        4.4.5 关联分析模块第66-67页
        4.4.6 专题展示模块第67-68页
        4.4.7 动态插值模块第68-70页
        4.4.8 相关知识模块第70-71页
    4.5 系统测试第71-74页
        4.5.1 测试简述第71页
        4.5.2 测试环境第71页
        4.5.3 功能测试第71-73页
        4.5.4 性能测试第73-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第五章 总结与展望第75-77页
    5.1 总结第75页
    5.2 展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间取得的成果第82页
    发表的学术论文第82页
    申请的软件著作权第82页
    参与的项目第82页

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