基于gis的数据挖掘和可视化研究

《基于gis的数据挖掘和可视化研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、山东大学硕士学位论文基于GIS的数据挖掘和可视化研究姓名：王乐强申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：蒋志方2002.11.15摘要本文结合一个实际系统一济南市空气质量监控网络与预警系统的研究与开发，研究了基于地理信息系统(GeographicInformationSystem，简称GIS))的环境管理信息系统，并根据环境空气监测系统和预报系统的特点提出了一种新的用于预测的数据挖掘算法和一种针对预报数据特点的可视化算法。，地理信息系统是六十年代中期开始发展起来的新技术。它最初为解决地理向趟而起，至今已成为一门涉及测绘学科、环境科学、计算机技术等多学科的交叉学科

2、，它是反映人类赖以生存的现实世界(资源与环境)的现状与变迁的各类空间数据及描述这些空间数据特征的属性，在计算机软件和硬件的支持下，以一定的格式输入、存贮、检索、显示和综合分析应用的技术系统。随着计算机技术和数据采集技术的发展，数据量不断急速增长与人们对数据处理和理解困难之间形成了强烈的反差。科学计算可视化(ⅥsualizationinScientificComputing，简称ⅥSC或SV)技术和数据挖掘(DamMining)技术就是在这样的背景下应运而生的。数据挖掘是指通过自动分析原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助决策者调整策略，减

3、少风险，做出正确的决策。科学计算可视化是研究如何把科学数据转换成可视的、能帮助科学家理解的信息的计算方法。随着全球化环境的日益恶化，人们越来越认识到环境保护的重要性。随着环境信息采集技术的发展，环境领域产生了大量的有着明显环境特点的数据。而环境信息85％以上与空间位置有关，所以GIS就自然成为环境保护工作的有力工具。本文结合实际项旧讲述了如何建立一个环境GIs，根据环境空气监测系统和预报系统的特点，提出了环境数据预测的挖掘方法和环境数据可视化算法，并用济南市环境监测站的环境空气监测数据对模型进行了实验，实验表明该算法比已有已有的预测方法具有更好的准确性和更小的平均相对误差

4、。本文所做工作：·建立了基于GIS的信息系统来解决环保信息处理问题。山东大学硕士学位论文·研究分析了现有的预测方法，提出了一个基于现有预报系统和监测系统的预测方法。该方法实现简单，而且实验结果证明与已有的预测方法相比具有更小的平均相对误差。·提出一个针对预报系统数据特点的可视化算法。该算法具有改善了等值线追踪算法效率，无需进行复杂的网格出口判断等优点。一卜～、关键词：地理信息系统，数据挖掘，实测数据矫正预测，科学计算可视化AbstractThispaperstudiedallinformationsystembasedonGIS，andprovidedadata-mini

5、ngalgorithmandSValgorithmaccordingtothecharactersofenvironmentalinformation．GIS(GeographicInformationSystem)isanewtechnologythatisdevelopedafter1960’S．ItisorientedfromGeographicproblems．Todayithasbecomecrossedsubject·involvedtopography,computerscienceandotherresearchfields．Itreflectstheac

6、tualityandfluxoftherealworld．Generallyspeaking．GISisatechnologyapplicationsystemwhichputsthespatialdatainsomeformat，andthenstoresandsearchandanalysisthem．Oneofthemostimportanlcomputertechnolo舀esthatareusedwidelyisdatabasetechnology．Itisappliedintoallaspectsofsocietylife．、矾t11thedevelopmen

7、tofcomputerscienceanddata-acquiretechnology,therapidriseindataamountstronglycontraststhecapabilitythathumanprocessandcomprehendthedata，Twonewtechnologies，VisualizationinScientificComputingandDataMiningarebroughtforthunderthisbackground．Dataminingistoanalysisthesourc