论文题目: 数据仓库与数据挖掘在水利信息化中的应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 企业管理
作者: 李琼
导师: 刘忠玉
关键词: 数据仓库,数据挖掘,水利信息化,沂沭泗流域
文献来源: 东北财经大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着我国水利行业信息基础设施的不断完善,信息资源的开发利用得到了很大的重视。如何对海量的水情信息进行科学的分析处理、及时为决策者提供决策支持、适应水利信息化的要求、为流域经济发展和社会进步做出贡献,成为摆在水利行业面前的新课题。本文以淮河流域的沂沭泗水系对于水情信息处理的需求为背景,论述了数据仓库及数据挖掘技术在水利行业中的应用。 随着计算机信息技术的发展应用,我们已经为决策和控制积累了大量宝贵的数据,使得数据库技术得以迅速发展,数据库管理系统得以广泛应用。但是,数据量越来越大,而且将呈几何级数递增,如此大量的数据给数据的处理带来了很大困难。如何及时、有效地分析处理这些数据,从激增的数据背后挖掘出隐藏着的重要信息,为决策起到重要的支持作用已经越来越引起人们的关注。 二十世纪末,数据仓库(Data Warehouse-DW)与数据挖掘(Data Mining-DM)技术成为数据库应用与研究方面的热点,成为解决上述“肥数据瘦信息”问题的有效方法。数据仓库技术是数据库技术的进一步发展。它以传统的数据库技术作为存储和管理资源的基本手段,在组织和处理大量数据方面有重大的突破。数据挖掘技术是从大量数据中发现并提取隐藏在其中的可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。通过数据挖掘发现的知识能够反映一定的客观事实,并指导实践。 数据仓库与数据挖掘是应用驱动的,这就意味着,对具体的应用领域,应该度身定制自己的数据仓库与数据挖掘方案。在水利行业中,我们将这两种技术应用于水情数据的处理中,从中提取到大量的有用信息,有效地为决策提供了支持。本文研究和探讨了数据仓库与数据挖掘在沂沭泗流域的洪水预报与控制系统中的实现与应用,并从项目实践中得出了适合其特点的数据仓库与数据挖掘方案,为数据仓库及数据挖掘技术在水利行业内的实际应用提供了思路。本文首先在第一章绪论中,对整篇论文的选题背景、研究意义、内容和逻辑结构等方面进行了概括;接着第二章和第三章对数据仓库技术和数据挖掘技术相关知识做了简要介绍;第四章、第五章、第六章详细介绍了在沂沭泗流域内应
论文目录:
第一章 绪论
1.1 论文选题背景及意义
1.1.1 论文选题背景
1.1.2 论文写作意义
1.2 论文的研究内容及逻辑框架
1.2.1 论文的研究内容
1.2.2 论文的逻辑框架
1.3 本章小结
第二章 数据仓库技术
2.1 数据仓库的产生
2.2 数据仓库的概念及特征
2.2.1 数据仓库的概念
2.2.2 数据仓库的特征
2.3 数据仓库的数据模型
2.4 数据仓库的设计
2.4.1 设计方法概述
2.4.2 设计步骤
2.4.3 数据仓库系统的体系结构
2.5 国内外数据仓库的发展现状和趋势
2.6 我国数据仓库系统建设存在的问题
2.7 从数据仓库到数据挖掘技术
2.8 本章小结
第三章 数据挖掘技术
3.1 数据挖掘的产生
3.2 数据挖掘的概念及特点
3.2.1 数据挖掘的概念
3.2.2 数据挖掘的研究内容
3.2.3 数据挖掘的特点
3.3 数据挖掘的分类
3.4 数据挖掘系统的体系结构
3.5 数据挖掘的步骤
3.6 数据挖掘的任务
3.7 数据挖掘技术
3.8 数据挖掘工具
3.8.1 分类
3.8.2 选择工具要注意的问题
3.9 数据挖掘的发展趋势
3.10 我国数据挖掘应用不足的原因
3.11 本章小结
第四章 沂沭泗水系洪水监控与调度管理系统的总体设计
4.1 开发背景
4.2 体系结构
4.2.1 信息采集层
4.2.2 数据传输层
4.2.3 综合数据仓库
4.2.4 综合数据挖掘系统
4.3 系统运行环境
4.3.1 硬件环境设计
4.3.2 软件环境设计
4.4 本章小结
第五章 综合数据仓库的设计与实现
5.1 收集和分析业务需求
5.2 数据仓库的设计
5.3 数据提取
5.4 数据转换、净化并加载到数据仓库
5.4.1 模块结构
5.4.2 处理流程
5.4.3 系统实现
5.5 联机分析
5.6 本章小结
第六章 综合数据挖掘系统的设计与实现
6.1 确定业务对象
6.2 数据准备
6.3 数据挖掘总体结构
6.4 数据挖掘的各功能子系统
6.4.1 信息处理子系统
6.4.2 信息服务子系统
6.4.3 实时洪水预报子系统
6.4.4 洪水调度子系统
6.4.5 防汛会商系统
6.5 系统在2003年洪水防控中所起的作用
6.6 本章小结
第七章 结束语
7.1 全文总结
7.2 存在的不足与展望
附录
参考文献
后记
东北财经大学研究生学位论文原创性声明
东北财经大学研究生学位论文使用授权书
发布时间: 2006-12-26
参考文献
- [1].构建基于数据挖掘的客户关系管理系统[D]. 颜焱.国防科学技术大学2002
- [2].数据挖掘技术在农村商业银行信贷的应用研究[D]. 叶晓明.中南大学2013
- [3].OLAP和数据挖掘技术在医院信息系统中的研究与应用[D]. 胡瑞娟.长春理工大学2009
- [4].数据挖掘技术在教务管理中的应用[D]. 张荣富.安徽大学2011
- [5].数据挖掘技术在校园一卡通系统中的应用研究[D]. 张佳.苏州大学2013
- [6].数据仓库与数据挖掘在机组运行数据分析中的应用[D]. 李亚巍.华北电力大学(北京)2006
- [7].数据挖掘技术在高校成绩管理中的应用研究[D]. 刘春阳.大连交通大学2010
- [8].数据挖掘技术在水资源规划中的应用研究[D]. 徐锦.兰州大学2010
- [9].数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究[D]. 李玉英.昆明理工大学2010
- [10].数据仓库与数据挖掘技术在招生决策中的应用研究[D]. 胡海员.东南大学2006
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- [6].数据仓库与数据挖掘在图书管理系统中的研究与应用[D]. 孟雅凤.吉林大学2006
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- [9].数据仓库与数据挖掘在机组运行数据分析中的应用[D]. 李亚巍.华北电力大学(北京)2006
- [10].基于数据仓库的企业管理决策支持系统[D]. 张志军.山东大学2006