基于数据仓库的区域环境质量预测研究硕士学位论文
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
数据仓库中数据质量问题研究
光 盘数 据 库 与 信 息 系统 ・
～
数 据仓 库 中数 据 质 量 问题 研 究
刘 双 红
（ 郑州航空工业管理学院 ， 河南
摘
数据质量的对策。
郑州
４０ １） ５ ０ ５
要 ： 文介 绍 了数 据 仓 库 中数 据 的 特 点 、 据 质 量 的 内涵 ， 析 了产 生数 据 质 量 问题 的 各 个 环 节 ， 在 此 基 础 上提 出 了提 高 本 数 分 并
关 键 词 ： 据 仓库 ； 据质 量 ； 数 数
中图 分 类 号 ： ＴＰ２ ４ ７ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐｕ ｌｃ ｅ ｅ ｇ ｎ ｙ ＳＭ Ｓ ｗａ ｎ ｎｇ ｓ ｓ ｅ ｍｏ ｌ ｓａｃ ｆ ｂ ｉ ｍ ｒ ｅ ｃ ｒ ｉ ｙ ｔｍ ｄｅ
Ｌ Ｕ Ｓ ａ ｇ ｏ Ｉ ｈｕ ｎ ｈ ｎｇ
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Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｒｈ ｕｅ Ｄ ｔ Ｑ ａｔ ｙｗｏ ｄ：Ｄ ｔ Ｗａ ｏｓ ； ａ ｕ ｌｙ ａ ｅ ａ ｉ
数据仓库是一个面 向主题 的 （ ｕｊｃ ｒ ｎ ｄ ，集成 的 Ｓ ｂｅｔ ｉ ｔ ） Ｏ ｅ ｅ
（ ｔ ｒｔ） Ｉ ｅ ａ 、相 对 稳 定 的 （ ｏ — ｏ ｔｅ 、反 映历 史 变 化 （ ｉｅ ｎｇ ｅ Ｎｎ Ｖ ｌｉ ） ａｌ Ｔｍ
有效的取值范 围之 内。 准确性是 指数据是否真实客观 。在信息有效性 的基础上获 得真实的数据 。例如 ， 由于客户在个人 隐私方 面的自我保护 ， 往 往有意地提供不符合实 际的信息 ， 如谎 报地址 、 收入 、 工作单位
基于单片机的仓储环境监测系统设计
目录基于单片机的仓储环境检测系统设计 (2)第一章绪论 (3)1.1 课题背景 (3)1.2 课题研究的目的和意义 (3)1.3 国内外测温湿技术对比 (3)1.4 单片机介绍 (4)第二章系统总体方案设计 (4)2.1 系统整体方案设计思路 (4)2.2 系统的实现原理 (4)2.3 系统的实现方案分析 (5)第三章硬件设计 (5)3.1 系统的总体结构 (5)3.2 系统硬件设计 (13)3.4.1 湿度测量电路 (13)3.4.2 下位机接口电路设计 (13)3.4.3 上位机接口电路设计 (14)3.4.4 无线模块 (16)3.4.5 温度检测电路模块 (16)第四章软件设计 (17)4.1数据发送部分 (17)4.2数据接收部分 (19)第五章软硬件调试 (24)第六章总结与致谢 (30)参考文献 (31)基于单片机的仓储环境检测系统设计摘要：系统以单片机 STC89C52ＲC 作为控制处理核心，采用芯片 nＲF905 为无线传输模块， HS1100 /HS1101 传感器采集湿度信号，同时运用基于单片机AT89C52的温湿度计，设计了一种无线仓储湿度检测仪。
经实验测试表明: 系统湿度检测范围为 10% ＲH ～ 100% ＲH; 精度达± 1% ＲH，数据无线传输距离200 米。
设计的系统符合预期要求，可在仓储日常管理、气象、酒厂等不易布线，且需要实时监测湿度参数的场合推广应用。
关键词： STC89C52ＲC 单片机; HS1100 /HS1101 传感器; 单片机AT89C52 ; MAX232 通信模块Design of Ware house Environment MonitoringSystem Based on SCMAbstract: The system uses the single chip STC89C52RC as the control processing core, adopts the chip nRF905 as the wireless transmission module, HS1100 /HS1101 sensor collects the humidity signal, and uses the thermometer based on the single chip AT89C52 to design a wireless storage humidity detector. The experimental test shows that: the system humidity detection range is 10% RH ~ 100% RH; the accuracy is ±1% RH, and the data wireless transmission distance is 200 meters. The designed system meets the expected requirements and can be promoted and applied in the daily management of warehouses, weather, wineries, etc., which are difficult to be wired and need to monitor humidity parameters in real time.Keywords: STC89C52RC MCU; HS1100 /HS1101 sensor; MCU AT89C52; MAX232 communication module第一章绪论1.1课题背景温湿度是衡量仓库质量的重要指标，为了方便准确地检测温湿度参数显得至关重要。
基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台
基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台一、系统架构数据采集模块：通过各种传感器和监测设备实时采集环境试验数据，包括温度、湿度、气压、光照等参数。
这些数据将被实时写入时序数据库中，以确保数据的实时性和准确性。
数据库模块：采用高性能的时序数据库(如InfluxDB)作为数据存储和管理的核心。
时序数据库具有高效的读写性能、强大的时间序列查询能力以及良好的扩展性，能够满足大规模环境试验数据的存储需求。
数据分析模块：通过对时序数据库中的数据进行实时或离线分析，提取有价值的信息，为环境试验提供决策支持。
数据分析模块可以对数据进行统计分析、趋势分析、异常检测等操作，以帮助用户了解环境试验过程中的各种现象和规律。
数据可视化模块：将分析结果以图表的形式展示给用户，方便用户直观地了解环境试验数据的变化趋势和关键指标。
数据可视化模块支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，可以根据用户的需求进行定制。
发布订阅模块：采用轻量级的发布订阅模式，实现数据的实时传输和共享。
用户可以通过订阅感兴趣的主题，获取实时的环境试验数据更新。
发布者可以将最新的数据推送给所有订阅者，实现数据的高效传播。
用户管理模块：为系统管理员提供用户管理功能，包括用户的注册、登录、权限控制等。
通过用户管理模块，可以确保系统的安全性和稳定性。
系统监控模块：对整个系统进行实时监控，包括硬件资源、软件运行状态等。
当系统出现异常时，可以及时进行报警和故障排查，确保系统的稳定运行。
1.1 系统组成时序数据库是一种专门用于存储和查询时间序列数据的数据库。
在本系统中，我们选择使用开源的InfluxDB作为时序数据库。
InfluxDB具有高性能、高可用性和易扩展性等特点，非常适合用于存储环境试验数据。
发布订阅机制是一种消息传递模式，它允许一个或多个发送者(发布者)将消息发送给一个或多个接收者(订阅者)。
在本系统中，我们采用基于Redis的发布订阅机制，以实现数据的实时同步和处理。
《基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计》
《基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计》一、引言随着信息技术的飞速发展，电网系统的规模日益扩大，电网实时数据的处理与分析变得尤为重要。
为了更好地满足电网运营的智能化、精细化管理需求，基于数据仓库的电网实时数据分析模型应运而生。
本文旨在研究并设计一种基于数据仓库的电网实时数据分析模型，以提高电网系统的运行效率与安全性。
二、研究背景电网系统是一个复杂的网络系统，涉及大量的实时数据。
这些数据包括电力负荷、设备状态、气象信息等，对于电网的稳定运行具有重要意义。
传统的数据分析方法往往难以满足实时性、准确性的要求，因此，基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计显得尤为重要。
三、模型设计（一）模型架构本模型采用分层设计的思路，将整个模型分为数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用层。
其中，数据采集层负责实时采集电网系统的各类数据；数据存储层采用数据仓库技术，对数据进行存储和管理；数据处理层负责对数据进行清洗、转换、分析等操作；应用层则提供各种应用接口，满足不同用户的需求。
（二）数据采集数据采集是模型的基础，通过传感器、计量设备等手段，实时采集电网系统的各类数据。
为了保证数据的实时性和准确性，本模型采用分布式数据采集技术，确保数据的及时传输和处理。
（三）数据存储数据存储是本模型的核心部分，采用数据仓库技术对数据进行存储和管理。
数据仓库具有高效的数据处理能力和强大的数据存储能力，能够满足电网系统对实时数据的处理需求。
同时，数据仓库还支持数据的备份和恢复，保证数据的可靠性和安全性。
（四）数据处理数据处理是本模型的关键部分，通过对数据进行清洗、转换、分析等操作，提取出有用的信息。
本模型采用先进的算法和技术，实现对电网系统各类数据的实时处理和分析。
同时，本模型还支持数据的可视化展示，方便用户直观地了解电网系统的运行情况。
（五）应用层设计应用层是本模型的接口部分，提供各种应用接口，满足不同用户的需求。
包括但不限于电力负荷预测、设备状态监测、故障诊断与预警等应用。
关于大数据时代的数据仓库建设探讨
关于大数据时代的数据仓库建设探讨【摘要】本文深入探讨了大数据时代数据仓库建设的重要性和挑战，从数据仓库的发展历程到架构探讨，再到关键成功因素的分析。
文章指出，在面对日益增长的数据量和复杂性的挑战下，数据仓库建设需要不断创新和优化。
结合未来发展趋势和展望，文章对数据仓库建设提出了一些建议和思考。
通过本文的研究，读者可以更全面地了解大数据时代数据仓库的现状和未来发展方向。
数据仓库作为企业决策和战略的重要支撑，对于提高数据处理效率和整合性具有重要意义。
随着技术的不断发展和应用，数据仓库的建设将会迎来更多挑战和机遇。
【关键词】大数据时代、数据仓库、建设、探讨、发展历程、重要性、架构、挑战、成功因素、发展趋势、展望、总结1. 引言1.1 大数据时代背景在大数据时代背景下，数据处理和管理面临着前所未有的挑战和机遇。
随着互联网的快速发展、传感器技术的普及、社交媒体的盛行以及移动互联网的普及，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。
据统计，全球每年产生的数据量已经达到了几十亿TB。
这些数据不仅来源于传统的企业信息系统，还包括了海量的社交媒体数据、移动设备数据、传感器数据等大数据源。
在如此庞大的数据量面前，传统的数据处理和管理方法已无法满足需求，因此数据仓库的建设显得尤为重要。
大数据时代的背景下，数据仓库不再只是用来进行报表查询和统计分析，它更多地扮演着数据集成、数据清洗、数据挖掘等重要角色，为企业决策提供更多的支持和依据。
数据仓库还能帮助企业发现潜在的商机和问题，并提供更加精细化的用户服务。
在大数据时代，数据仓库建设成为了企业信息化的核心工程之一，对企业的发展至关重要。
1.2 数据仓库概念介绍数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库将组织的各种数据源集成到一个统一的存储库中，以便用户可以轻松地访问和分析数据。
数据仓库的主要目的是提供数据一致性和易于访问的环境，以支持企业管理层的决策。
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析
基于空间数据库的房产测绘数据系统的设计与实现分析1. 引言1.1 研究背景房地产测绘一直是城市规划和管理中的重要环节，对于合理利用土地资源、保障国家土地安全具有重要意义。
随着科技的不断发展，空间数据库的应用已经越来越广泛，为房产测绘数据系统的设计与实现提供了更多可能性。
在过去，传统的房产测绘数据系统存在着数据处理效率低、查询分析能力弱、数据准确性不高等问题，亟需一种更先进、更高效的系统来满足日益增长的需求。
本文旨在基于空间数据库技术，设计并实现一套高效的房产测绘数据系统，以解决传统系统存在的问题，提高数据处理效率和精度，为城市规划和管理提供更好的支持。
通过对该系统的需求分析、设计与实现，可以更好地促进房地产测绘领域的发展，推动城市规划和管理的现代化进程。
1.2 研究意义房产测绘数据系统是一种基于空间数据库的系统，它将房地产测绘数据和地理信息整合在一起，为房产管理、土地规划和市场分析等提供了重要支持。
研究房产测绘数据系统的意义在于提高房地产行业的效率和准确性，促进城市规划和土地利用的科学决策，推动房地产市场的健康发展。
房产测绘数据系统的建立可以帮助政府部门更好地制定土地政策和规划，提高土地利用效率和科学性。
通过对房产信息的精准统计和分析，可以帮助政府监管和防范房地产市场的风险，维护市场秩序和公平竞争环境。
对于房地产开发商和房产经纪公司来说，房产测绘数据系统的建立可以帮助其更好地了解市场需求和供给情况，提高项目的规划和开发效率，降低风险并提高盈利能力。
1.3 研究现状当前，随着城市发展和数字化技术的不断进步，房产测绘数据系统在房地产行业中扮演着越来越重要的角色。
通过收集、存储和管理房产相关的空间数据，这些系统能够为政府部门、开发商和投资者提供准确的地理信息支持，帮助他们更好地进行规划、管理和决策。
在国内外，已经出现了一些针对房产测绘数据的系统和软件，如ArcGIS、MapInfo等。
这些系统在空间数据处理、地图可视化和空间分析方面有着较强的功能，但在应对大规模、复杂数据处理和实时查询方面仍存在一定局限性。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。
随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。
企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。
CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。
要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。
面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。
在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。
而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。
随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
二、应用价值与意义：概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期，最大化利润贡献。
基于数据仓库技术的应用研究
１ 行 业 和 学 术 背 景 、
１ 数 据仓 库 满足 决策 支持 的 需求 ． ２
为了满足各个行业对决策支持的需求， 需要用新的技术或工程 化方案来弥补原有数据库系统的不足， 把企业各个部门现有业务数 据集成到新 的系统 中， 以便提取有用 的信息 ， 帮助他们在 业务 管理 和发 展 上 做 出 及 时 、 确 的判 断 ， 据 仓 库 技 术 就 是 因 此 产 生 的 。 正 数 数据 仓 库 是计 算 机 和数 据 库 应 用 发展 到 一 定 阶段 的必 然产 物 。
数据仓库也是适应决策支持系统的需要而产生的。 所采用的软 件产品应该能够支持决策过程的全部工作 内容。 完整的数据仓库是 １ ． １医药销 售领域 对 决策 支持 的 迫切 需求 主要 包括３ 个方面 的内容 ： 数据仓 库技术 、 联机 在 日益激烈的市场竞争 中， 信息对企业 的生存和发展起着至关 个十分庞大 的系统 ， 分 析处理技术 （ Ｌ Ｐ 和数据挖掘 （ ａ Ｍｉｉｇ 技术 。 Ｏ Ａ ） Ｄ ｔ ｎｎ ） ａ 重要 的作用 。 业数 据随着时 间和 业务的发展不断膨胀 ，知识爆 企 “ １ ． ３医药销售领域决策支持需求的解决方案 炸 ” 信息爆炸” 了信息社会的常用词汇 。 和“ 成 各企业建立 的用来 收 随着市场竞争的 日益激烈， 医药生产销售行业对决策支持系统 集、 存储 、 管理业务数据 的数据库系统 ， 在相当程度上提高 了工作效 的需求越来越迫切 ， 不少医药生产销售企业包括全球制药 巨头也采 率。 然而 ， 传统的数据库应用只是对数据进行简单 的处理 ， 越来越不 纷纷建立了 自己的数据仓库系统 ， 用来支持 企业 能满足企业发展的对信息更深层次的需要。 以我国医药流通行业为 用数据库技术的应用研究
经济管理学院研究生学位论文题录
论文主题词
安全 控制体系 铁路工程建设 安全，施工企业，安全投资，决策 安全管理 安全需要 人本管理 安全管理 概念 原理 方法 安全管理人员甄选评价激励培训 安全评价 危险 工程建设 安全评价 指标体系 铁路工程 安全投入 灰色预测 Douglas函数 安全性、评价、研究 安全性评价 安全培训 安全预警、安全评估、决策支持 案例研究 香港中资企业 发展战略
学生类别
硕士 硕士 博士 MBA MBA MBA 硕士 同等学力 MBA 硕士 MBA MBA MBA 同等学力 MBA MBA 硕士 MBA 硕士 硕士 MBA MBA 同等学力 硕士 MBA MBA MBA MBA MBA MBA MBA MBA
CRM,客户满意,客户忠诚,客户价值 DF连锁超市 核心竞争力 竞争优势 DF连锁超市 核心竞争力 竞争优势 ECR 实施 评价 供应链管理 ERP 机械行业 解决方案 ERP 内部控制 绩效评价指标 ERP 数据仓库 数据挖掘 客户管理 ERP 业务流程重组 ERP，中小企业，销售与渠道 ERP、业务流程重组、电子商务 ESO 激励 经营者 国有企业 EVA、经济增加值、效绩评价 EVA；业绩评价；价值管理 FDI,IDP理论,创新 FIDIC 招标 合同 GAP 农业改革 应用模式设计 GIS、产品策略、开发策略 GMP、制药装备、全球化竞争 HRM外包 核心竞争力 风险分析
保健饮料、投资计划 保险 利差损 创新 保险 营销渠道 网点营销 保险企业人寿保险 知识管理 创新 保险业、创新、资本市场、监管 保险业、发展战略、竞争 保险资金，证券市场，发展构想 报酬 激励 报酬激励体系 报酬方案 激励效果 报告目标，报告主体，会计基础 报业经济 报业集团 呼叫中心 北京 汽车 服务贸易体系 品牌战略
基于stm32的仓库环境智能测控系统设计与实现开题报告
基于stm32的仓库环境智能测控系统设计与实现开题报告全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：开题报告一、选题依据随着物联网技术的发展和智能化水平的提高，基于微控制器的嵌入式系统在仓库环境智能测控方面的应用愈加广泛。
本课题旨在设计开发一款基于STM32微控制器的仓库环境智能测控系统，通过实时监测仓库环境数据，实现对仓库内部温湿度等参数的精确测控，提高仓库管理效率和产品质量。
二、选题背景传统的仓库管理方式存在许多问题，如无法做到实时监控、数据不准确、无法远程管理等。
而基于STM32微控制器的智能测控系统能够实时监测仓库环境数据并自动调节，提高管理效率、降低成本，同时避免因无法及时察觉环境变化而造成的货物损失。
三、选题意义仓库环境智能测控系统不仅可以提高仓库管理的效率和准确性，还可以减少人为操作和管理成本，提高产品质量和客户满意度。
通过本系统的研发和应用，可以为企业提供更加智能化的仓库管理解决方案，促进企业的可持续发展。
四、研究内容本课题的主要研究内容包括以下几个方面：1. 仓库环境数据采集：利用STM32微控制器实时采集仓库内部的温湿度等环境参数。
2. 数据处理与分析：通过数据处理与分析模块，实现对采集到的环境数据进行处理和分析。
3. 控制算法设计：设计相应的控制算法，实现对仓库环境参数的智能控制。
4. 系统软硬件设计：设计并实现相应的硬件电路和软件程序，搭建完整的仓库环境智能测控系统。
五、研究方法本课题将采用实验研究和仿真分析相结合的研究方法。
通过对STM32微控制器的硬件配置和软件编程进行深入研究，结合实际仓库环境数据进行仿真分析，验证系统设计的可行性和有效性。
六、预期成果七、研究计划1. 系统需求分析：对仓库环境数据采集需求进行分析，明确系统功能和性能要求。
2. 系统设计与实现：进行硬件和软件设计，搭建系统测试平台。
3. 系统测试与调试：对系统进行功能测试和性能验证，不断优化系统设计。
4. 系统应用与推广：将研发的仓库环境智能测控系统应用于实际仓库管理中，并进行推广应用。
基于时间序列分析的环境监测与预测
基于时间序列分析的环境监测与预测随着现代化进程的不断推进，环境问题成为了人们越来越关注的话题。
环境监测作为环保工作的重要组成部分，对于保护人类和自然界的健康发挥着重要作用。
然而，传统的环境监测方式往往存在着诸多不足，例如监测点覆盖范围有限、监测指标单一、数据分析方法落后等。
因此，如何通过新兴技术手段提升环境监测的精准度、智能度和便捷度，成为了环保行业急需解决的问题。
时间序列分析（Time series analysis）作为数据科学领域中的一种研究方法，可以用于描述和预测随时间而变化的现象。
在环境监测领域，时间序列分析可以从多个方面帮助环保行业做好监测与预测工作。
首先，在环境监测中，时间序列分析可以实现更加全面、严密的监测。
通过建立相应的监测系统，可以采集到大量的环境数据，以时间作为自变量，精细化地研究各个环境因素对环境质量的影响，如大气污染、水体变化等。
进而，根据时间序列数据，可以得出环境质量变化的趋势和规律。
这样不仅可以增加监测点的分布和监测指标的多样性，而且也可以对环境问题进行更为准确、及时的描述和反馈，以便更好的指导环保行业制定相关政策和决策。
其次，时间序列分析可以支持环境预测。
通过对监测数据进行分析和处理，可以建立相应的预测模型，并基于这些模型对未来的环境质量进行全面的预测和评估。
相比于单纯的数据分析，时间序列预测将重点关注下一个时间段的环境变化，并根据历史数据来估计未来可能的变动趋势。
在意外事件、突发事件或长期规划等方面有着重要的应用价值。
最后，时间序列分析还可以支持环境决策。
通过对监测数据进行分析和处理，可以更准确地了解环境质量变化的规律和趋势，并从多个方面对影响和原因进行分析，找出环保行业改进和优化的方向。
同时，可以通过建立环境质量模型评估不同方案的影响，以便制定出更加科学、合理的决策。
总之，利用时间序列分析的方法，可以从多个方面帮助环保行业进行更加精准化、智能化的环境监测和预测工作，让环境治理工作更具科学性和有效性。
环保行业环保大数据解决方案
环保行业环保大数据解决方案第1章环保大数据概述 (3)1.1 环保大数据的定义与特点 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 特点 (3)1.2 环保大数据的应用场景 (4)1.2.1 环境监测 (4)1.2.2 污染源防控 (4)1.2.3 生态环境评估 (4)1.2.4 环境政策制定与评估 (4)1.2.5 环保产业创新 (4)1.3 环保大数据的发展现状与趋势 (4)1.3.1 发展现状 (4)1.3.2 发展趋势 (4)第2章环保数据采集与整合 (5)2.1 环保数据来源与分类 (5)2.2 数据采集技术与方法 (5)2.3 数据整合与预处理 (6)第3章环保数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 分布式存储技术 (6)3.1.2 云存储技术 (6)3.1.3 数据压缩与去重技术 (7)3.2 环保数据仓库建设 (7)3.2.1 数据仓库设计 (7)3.2.2 数据集成与清洗 (7)3.2.3 数据仓库管理 (7)3.3 数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据安全策略制定 (7)3.3.2 数据安全防护技术 (7)3.3.3 数据隐私保护 (7)3.3.4 法律法规遵循 (8)第4章环保数据挖掘与分析 (8)4.1 数据挖掘技术概述 (8)4.2 环保数据关联分析 (8)4.3 环保数据预测与趋势分析 (8)第5章环保大数据可视化 (9)5.1 可视化技术概述 (9)5.1.1 数据预处理 (9)5.1.2 可视化映射 (9)5.1.3 交互技术 (9)5.1.4 可视化工具 (9)5.2.1 设计原则 (10)5.2.2 设计流程 (10)5.3 环保数据可视化应用案例 (10)5.3.1 空气质量监测可视化 (10)5.3.2 水质监测可视化 (10)5.3.3 固体废物处理可视化 (10)5.3.4 生态保护可视化 (10)第6章智能环保监测与预警 (11)6.1 智能监测技术 (11)6.1.1 空气质量监测技术 (11)6.1.2 水质监测技术 (11)6.1.3 土壤污染监测技术 (11)6.2 环保预警模型构建 (11)6.2.1 空气质量预警模型 (11)6.2.2 水质预警模型 (11)6.2.3 土壤污染预警模型 (11)6.3 环保应急管理与决策支持 (11)6.3.1 环保应急管理体系构建 (11)6.3.2 环保应急决策支持系统 (11)6.3.3 智能化环保应急响应 (12)第7章大气污染防控与治理 (12)7.1 大气污染数据监测与评估 (12)7.1.1 监测网络构建 (12)7.1.2 监测数据采集与处理 (12)7.1.3 大气污染评估指标体系 (12)7.2 大气污染源解析 (12)7.2.1 大气污染源识别 (12)7.2.2 污染源贡献度分析 (12)7.2.3 污染源时空分布特征 (12)7.3 大气污染治理策略与效果评估 (12)7.3.1 污染防治政策与法规 (12)7.3.2 大气污染治理技术 (13)7.3.3 治理效果评估方法 (13)7.3.4 治理效果案例分析 (13)第8章水环境污染防治与保护 (13)8.1 水环境数据监测与评价 (13)8.1.1 监测技术与方法 (13)8.1.2 数据评价与分析 (13)8.2 水污染源识别与追踪 (13)8.2.1 污染源识别技术 (13)8.2.2 污染追踪与溯源 (13)8.3 水环境保护策略与措施 (13)8.3.1 防治策略 (14)第9章固体废弃物处理与资源化 (14)9.1 固废数据采集与处理 (14)9.1.1 固废数据采集 (14)9.1.2 固废数据处理 (14)9.2 固废分类与资源化利用 (14)9.2.1 固废分类 (15)9.2.2 固废资源化利用 (15)9.3 固废处理设施优化与监管 (15)9.3.1 固废处理设施优化 (15)9.3.2 固废处理监管 (15)第10章环保大数据产业发展与政策建议 (15)10.1 环保大数据产业链分析 (15)10.1.1 产业链构成 (15)10.1.2 产业链现状 (16)10.2 环保大数据产业政策与发展策略 (16)10.2.1 政策建议 (16)10.2.2 发展策略 (16)10.3 环保大数据未来发展趋势与展望 (16)10.3.1 技术发展趋势 (16)10.3.2 产业应用展望 (17)第1章环保大数据概述1.1 环保大数据的定义与特点1.1.1 定义环保大数据是指在环境保护领域，通过对各类环境监测数据、污染源数据、生态数据等海量数据的采集、存储、管理、分析和应用，以发觉环境问题、预测环境趋势、评估环境政策效果、指导环境保护行动的一种数据集合。
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）第一篇：数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
数据仓库中的数据质量管理与算法优化研究
数据仓库中的数据质量管理与算法优化研究随着信息技术的快速发展和大数据的普及应用，数据仓库作为企业决策支持和数据分析的重要手段得到了广泛应用。
然而，数据仓库中的数据质量问题一直是影响企业数据分析结果准确性和决策质量的重要因素。
为了解决这一问题，研究者们在数据仓库中的数据质量管理和算法优化方面进行了深入研究。
数据质量管理是指对数据进行有效管理，确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性，保证数据质量符合需求和预期。
在数据仓库中，数据质量管理尤为重要，因为数据仓库是数据分析的基础和决策制定的依据。
为了提高数据仓库中数据质量，研究者们提出了一系列的数据质量管理方法。
首先，数据质量评估是数据质量管理的基础。
研究者们通过定义数据质量模型，确定数据质量评估指标，利用数据质量评估工具评估数据质量。
常用的数据质量评估指标包括精确性、可靠性、一致性、完整性等。
数据质量评估可以帮助企业了解数据质量现状，找出数据质量问题的根源。
其次，数据质量监控是持续改进数据质量的关键环节。
数据质量监控通过实时监测数据质量，及时发现数据异常和问题，采取措施解决问题。
数据质量监控可以通过建立数据质量规则、制定数据质量监控指标和数据质量监控系统来实现。
数据质量监控系统可以自动化监控数据质量，提高数据质量监控的效率。
此外，数据质量改进是保障数据质量的重要环节。
数据质量改进可以通过数据清洗、数据集成、数据转换和数据提供等方式实现。
数据清洗是指通过检测、纠正和删除数据中的错误和不一致性，提高数据质量。
数据集成是将分散的、异构的数据源集成到数据仓库中，保证数据的完整性和一致性。
数据转换是将数据从一个格式或结构转换为另一个格式或结构，提高数据的可用性和可访问性。
数据提供是指向用户提供高质量的数据，满足用户需求。
除了数据质量管理，算法优化也是数据仓库中的关键研究方向。
数据仓库中的数据分析通常需要使用各种算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类器构建等。
基于多源数据的环境污染监测预测研究
基于多源数据的环境污染监测预测研究随着工业化和城市化的加速，环境污染问题已经成为全球共同面临的挑战之一。
然而，对于环境污染的监测和预测，在传统单一数据源的基础上已经有了更加综合和精确的方法，即基于多源数据的环境污染监测预测研究。
在本文中，我们将探讨这种方法所包含的技术和其在环境保护中的重要性。
1. 多源数据的概念和来源多源数据是指获取环境污染相关信息的不同渠道和方式。
这些信息源可以来自公共机构的监测设施、企业自身的排放数据、社会上主动汇报的污染事件、卫星遥感等方面。
不同的数据源取决于环境监测的范围和需要的数据类型。
在多源数据的应用中，需要对数据进行梳理和处理。
梳理的过程包括数据收集、数据清洗、数据整合等。
处理的过程包括数据挖掘、统计分析、模型预测等。
2. 多源数据在环境污染监测中的应用2.1. 污染物源追踪在环境保护中，了解污染物的来源可以帮助制定更加精准的监测和治理方案。
多源数据提供了更加全面的污染信息和公司自我申报系统，可以帮助专家追踪污染物的来源和流动路径。
例如，通过不同层面的数据融合，可以识别出不同企业之间的排放贡献，通过地貌和流动流域数据，可以追踪污染物的迁移和去处。
2.2. 环境污染监测多源数据使得环境监测更加精确和全面。
多源数据可以结合气象条件、地形地貌、空气动力学等多种因素来验证监测数据的有效性。
通过目前已经建成的环境监测网络，可以获得全球范围内的环境污染信息。
与此同时，企业自身的污染源排放数据、社会各界的举报和投诉数据也可以结合，从而形成更为全面的监测数据。
2.3. 物种中毒、捕食、健康状况等调查在环境监测中，除了对污染物的监测，还可以对其它相关生态因素进行监测。
例如，可以获得不同生物阶梯中的毒物浓度数据，从而推测其对生态环境的影响。
获得生态环境中主要物种的捕食状况，推测其种群扩增前景。
了解环境中动、植物的发病状况，推测其健康水平等，使得环境保护更为全面和系统。
2.4. 环境污染预测环境污染预测是在实践中，环境保护部门采取响应措施以预防污染事件的发生。
论文学术水平介绍模板
范文一
x同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目，该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究，论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性，预测性，分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和olap，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。
总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。
本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果可进入答辩程序。
论文长干思辨和综合，而短干对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。
建议今后在相关研究中采取更广泛视角。
环境保护工程中建立数据仓库的意义探索工程项目竣工
环境保护工程中建立数据仓库的意义探索工程项目竣工发表时间：2020-07-15T01:12:35.986Z 来源：《建筑学研究前沿》2020年7期作者：蒋远华[导读] 有必要在数据仓库环境下实现生态风险与危机数据的管理、分析与应用功能。
数据仓库在国家地质环境监测、城市生态系统、土壤环境监测、海洋环境保护、农业环境监测、水环境管理、三峡库区地质灾害、生态示范区环境保护等方面的应用和价值得到关注。
广西恒晟水环境治理有限公司广西桂林 541199摘要：现阶段，数据库系统得到了广泛的应用，但是仅仅在辅助信息处理中发挥作用，尚未在大量信息中将有用的知识挖掘出来，以至于无法解决问题，因此，加强数据仓库技术的应用已然是大势所趋。
本文主要针对环境保护工程中建立数据仓库的意义展开深入研究，希望为相关行业人士提供些许帮助。
关键词：环境保护工程；数据仓库；意义引言随着人类文明的进步，生态风险悄然逼近。
或许，在某一时刻，我们自认为辉煌的文明会被日趋膨胀的生态风险所吞噬。
人类应该为文明的进步赋予新的内涵，强化生态管理，不过分凸现人类的中心地位。
1概述数据仓库是一种新兴数据库技术，生态应急决策支持数据仓库是数据仓库的一种子类型。
1993年，WilliamHInman第一次系统阐述了数据仓库的思想和理念，并将数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理层的决策过程。
1996年，美国联邦地理数据委员会开启了框架示范工程计划(frameworkdemonstrationpro jectsprogram，FDPP)，成为美国空间数据库基础设施的组成部分，标志着数据仓库用于地理地质方向的研究。
生态风险与危机的研究较为复杂，涉及自然问题、社会问题等。
在大数据时代，数据仓库作为一种成熟的数据集成和分析方法得到了广泛应用。
生态风险与危机管理数据是一个典型的大数据实例，远比一般的灾害应急或城市应急数据复杂。
基于大数据的环境污染预测与控制技术研究
基于大数据的环境污染预测与控制技术研究摘要：环境污染问题是全球面临的重要挑战之一，对人类健康和生态系统都有着深远的影响。
本文通过对大数据技术在环境污染预测和控制方面的应用进行了深入研究，探讨了其在环境污染预测和控制方面的优势和不足。
研究发现，大数据技术可以有效地提高环境污染预测和控制的精度和效率，但也存在数据质量不高、模型不可解释等问题。
因此，需要进一步完善大数据技术在环境污染预测和控制方面的应用，以提高环境保护的水平。
关键词：大数据技术；环境污染；预测；控制；数据质量1引言环境污染问题已经成为全球面临的重要挑战之一。
随着工业化和城市化的发展，环境污染问题越来越严重，对人类健康和生态系统都有着深远的影响。
因此，如何有效地预测和控制环境污染已经成为环境保护的重要任务之一。
大数据技术是近年来兴起的一种技术，它可以帮助我们处理和分析大量的数据。
在环境污染预测和控制方面，大数据技术可以帮助我们更好地了解环境污染的情况，预测环境污染的趋势，以及制定有效的环境保护措施。
因此，本文将对大数据技术在环境污染预测和控制方面的应用进行深入研究。
2大数据技术在环境污染预测和控制中的应用2.1环境污染预测环境污染预测是指通过对历史数据和当前数据的分析，来预测未来环境污染的趋势和程度。
大数据技术可以帮助我们更好地处理和分析大量的数据，提高环境污染预测的精度和效率。
在环境污染预测中，需要考虑多个因素，例如气象数据、空气质量数据、交通数据、水质监测数据等。
在大气污染预测方面，可以利用大数据技术建立气象数据、空气质量数据、交通数据等多种数据的模型，预测未来的空气质量状况。
例如，利用机器学习算法对气象数据和空气质量数据进行分析，可以建立一个模型，通过预测未来的气象条件和交通情况，来预测未来的空气质量状况。
同时，也可以利用大数据技术对历史数据进行回归分析，来预测未来的空气质量趋势。
在水污染预测方面，可以利用大数据技术建立水质监测数据、水流数据、降雨数据等多种数据的模型，预测未来的水质状况。
电大论文指导教师评语
电大论文指导教师评语目前各大高校正在进行毕业生论文答辩自动化管理的研究,然而论文评语也在老师手中完成;下面是有电大论文指导教师评语,欢迎参阅。
电大论文指导教师评语1､该课题选题新颖,紧密结合临床,设计合理,属于本学科研究热点,研究工作具有一定的理论意义与实际价值。
论文的内容与题目基本相符,结构完整,格式规范,层次清楚,条理分明,语言通顺流畅,内容丰富。
文献材料收集丰富详实,基本涵盖了本学科相关的主要文献,并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。
数据资料充分,论述过程严谨,思路清晰,综合运用了所学知识解决问题,分析方法选用得当,结果可信。
论文撰写严肃认真,推理符合逻辑,结论和建议具有现实意义,是一篇有较高学术价值的硕士生论文。
2､从答辩可以看出该生总体专业基础比较扎实,准备工作充分,对论文内容非常熟悉,能简洁明了的陈述设计思想和过程,系统展示流畅,回答问题有理有据,基本概念清楚,论文有一定创新。
希望继续完善论文中的部分文字和符号,争取规范使用。
3､xxx同学的硕士毕业论文《消费者网上购物的网站体验对网上购买意愿影响的实证研究》在相关文献研究和时事动态分析的基础上,研究了网站体验的组成要素,以及网站体验对消费者网络购买意愿的影响,其选题具有一定的理论价值和现实意义。
4､该论文引用文献具有代表性和科学性,对有关的中外文献材料进行综合分析和归纳整理,掌握了xxxx的研究背景､研究现状和发展前景等内容,文献综述丰富而规范。
5､在十分钟的陈述中,该生介绍了论文的主要观点､内容与结构,以及论文的写作过程,条理清晰,语言无大错,对老师的提问做出了基本正确的回答,体现了一定的专业素养。
但设计过程有点小问题,流程图不很完善,希望及时纠正。
6､xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。
该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
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基于数据仓库的区域环境质量预测研究硕士学位论文工程硕士学位论文ENGINEERING MASTER DISSERTATION论文题目：基于数据仓库的区域环境质量预测研究工程领域：计算机技术指导教师： XXX作者姓名： XXX班学号： XXX分类号密级UDC学位论文基于数据仓库的区域环境质量预测研究（题名和副题名）XXXXX（作者姓名）指导教师姓名XXXX副教授XXXXXXXX XXX（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称计算机技术论文提交日期论文答辩日期学位授予单位和日期答辩委员会主席评阅人VII年月日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作明确的说明并表示谢意。
签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
VII（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日VII摘要摘要随着经济的多元化迅猛发展，呈现出的环境问题错综复杂,虽然建立了各类环保信息管理系统，但各系统独自完成日常的业务处理工作。
由于系统之间的数据不一致，没有形成一个全面、集成的数据环境，各个信息系统之间沟通不畅，信息共享不能实现，无法满足环境管理决策与数据分析的要求。
因此，本文利用基于数据仓库的区域环境质量预测技术有效解决现代环境管理的业务要求及环境决策分析管理要求。
本文在研究数据仓库技术、数据挖掘技术、决策支持技术和相关理论基础上，对系统实现的主要关键技术进行了探讨。
针对环境管理用户需求进行系统分析，搭建出基于数据仓库的区域环境质量预测系统结构，并对系统中数据仓库、OLAP 和数据挖掘部分进行了相应的设计。
在系统实施上，将环境管理行业经验与数据挖掘方法密切结合，体现了系统的适用性、先进行与可扩展性。
本研究利用XXX环保局现有的业务管理系统的元数据，建立区域环境质量分析模型。
通过对区域环境质量的变化趋势进行预测分析，为全市环境管理、新项目建设提供决策依据和规划方向，并实现对重大环境事件的预测、预警，提高环保局环境管理水平，为领导决策提供准确的数据依据，为城市建设规划及环境管理工作提供数据支撑。
关键词：环境信息系统；决策分析；质量预测IIABSTRACTWith the burgeoning development of the diversified economy, a great nu mber of complicated environmental problems have emerged.In order to tackl e the problems, we have established various environmental information mana gement systems, but each system deals with its daily business processing wor k separately. Due to the inconsistency of the data in different systems, the l ack of a comprehensive and integrated data environment,as well as the diffic ulty in information exchange among different systems, smooth information sh aring cannot be achieved, which causes the failure of fulfilling the requireme nt of environmental management decision-making and data analysis.Therefore, this paper,availing the regional environmental quality prediction technology b ased on data warehouse, effectively meet the requirements of modern enviro nmental management business and environmental decision analysis manageme nt.Based on the study of data warehouse technology, decision support tech nology and related theoretical foundation, key technologies concerning the im plementation of the system are discussed in this paper.System analysis are made according to the requests from the environmental management clients,s o as to set up regional environmental quality prediction system structure bas ed on the data warehouse .Meanwhile, the corresponding designs,including data warehouse,OLAP and data mining are also covered.As to system imple mentation, the combination of industry experience in environmental manage ment and data mining method fully reflects the applicability,superiority and expansibility of the system.This research, adopting the existing business management system metada ta of Chengdu Environmental Protection Bureau , establishes regional envir onmental quality analysis model.Through the analysis and prediction of the r egional environmental quality trend ,decision-making basis and planning dirIIection for the environment management and new projects are provided.•Th e realization of forecast and early warning for major environmental events, and the improvement of the environmental protection management level are made possible.It also provides accurate data for the decision-makers for ref erence , as well as data support for urban construction planning and enviro nmental management work.Key words:Environmental Information System，Decision Analysis，The Qual ity PredictionVII目录第一章引言 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1数据仓库与数据挖掘的技术发展 (2)1.2.2基于数据仓库的环境质量预测领域的应用 (4)1.3本课题的主要研究内容 (7)1.4论文组织结构 (7)第二章环境质量预测相关基础理论与技术 (9)2.1 环境质量预测基础系统研究 (9)2.1.1环境质量预测关键技术研究 (9)2.1.2环境业务数据交换技术研究 (10)2.1.3环境数据库技术研究 (11)2.2预测分析系统研究 (12)2.2.1预测分析相关概念 (12)2.2.2预测分析系统结构 (13)2.2.3基于数据仓库的预测分析系统 (14)2.3环境质量预测主要技术研究 (14)2.3.1按时间段的环境质量预测 (14)2.3.2按照环境要素的预测分析 (16)2.3.3按照环境区域、空间的预测分析 (16)2.3.4按照职能的预测分析 (16)2.4 本章小结 (17)第三章环境质量预测分析系统需求分析 (18)3.1 系统需求概述 (18)3.2 系统功能需求 (19)3.2.1 数据仓库建设要求分析 (19)3.2.2 数据仓库设计要求分析 (20)3.2.3 大气环境质量预测需求分析 (21)3.2.4 空气质量预测评价需求分析 (22)VII3.2.5 河流环境质量预测需求分析 (24)3.2.6 湖泊环境质量预测需求分析 (26)3.2.7 环境突发事件应急需求分析 (27)3.3 系统性能需求 (28)3.4 本章小结 (31)第四章环境质量预测平台系统设计 (32)4.1系统架构设计 (32)4.1.1系统设计原则 (32)4.1.2系统架构设计 (34)4.1.3数据接入原则 (35)4.1.4数据中心设计 (36)4.1.5系统业务逻辑结构设计 (36)4.2数据仓库设计 (37)4.2.1数据仓库的设计 (37)4.2.2数据库设计 (42)4.2.3数据仓库管理子系统 (45)4.3本章小结 (47)第五章系统实现 (48)5.1系统软硬件平台 (48)5.1.1硬件配置方案 (48)5.1.2系统软件配置 (48)5.2系统应用结果展现 (49)5.2.1系统登录界面 (49)5.2.2系统主界面 (50)5.2.3数据分析界面 (50)5.2.4预测分析界面 (52)5.3关键功能实现编码示例 (56)5.3.1系统登录验证代码 (56)5.3.2环境质量预测分析代码 (59)5.4环境数据分析实现及预测模型应用 (61)VII5.4.1环境质量专题分析功能 (61)5.4.2空间分析模型 (61)5.4.3环保专业模型 (63)5.5本章小结 (67)第六章总结与展望 (68)6.1总结 (68)6.2展望 (69)致谢 (2)参考文献 (2)VII图索引图3-1环境质量数据获取及应用模型图 19 图3-2数据仓库的设计实现图 (20)图4-1系统架构设计图 (35)图4-2系统业务逻辑结构图 (37)图4-3区域空气环境质量预测分析主题的维度与指标 (38)图4-4主题划分 (38)图4-5空气质量的逻辑模型 (39)图4-6空气质量维度设计图 (40)图4-7ER逻辑模型图 (41)图4-8数据仓库相关数据关联结构图.. 45 图5-1系统登录界面 (49)图5-2系统主界面 (50)图5-3污染源分析成果图 (51)图5-4按区域分析成果图 (51)图5-5按行业分析成果图 (52)图5-6按噪声分析成果图 (53)图5-7按空气质量分析成果图 (53)图5-8按污染扩散分析成果图 (54)图5-9按大气污染扩散分析成果图 (54)图5-10按区域污染扩散分析成果图 (55)图5-11按污染范围扩散分析成果图 (55)图5-12系统登录验证流程图 (56)图5-13环境质量预测分析流程图 (59)图5-14按缓冲扩散分析成果图 (62)图5-15空间分布成果图 (62)图5-16污染事故分析成果图 (63)图5-17流域污染分析成果图 (64)图5-18污染物走势分析成果图 (66)VII图5-19污染物实时数据分析成果图 (67)图5-20污水排放分析成果图 (67)VII第一章引言本章从环保局环境管理业务面临的现实问题和发展前景展开分析，对数据仓库的区域环境质量预测这一选题的技术发展和研究文献进行了回顾，对该课题的研究发展趋势进行展望，最后，对全文的结构和篇章布局做了总体安排。