分布式WebGIS碳排放预警决策系统的研究与设计

论文摘要

碳减排研究受到了全球专家学者的普遍关注,其中如何构建一个供决策者制定碳减排策略的高效碳排放预警决策系统,是一个值得深入研究的热点问题。论文引入WebGIS将网络技术与地理空间信息相结合,建立一个基于Web浏览器的有助于不同城市采取不同碳减排策略的碳排放预警决策系统。采用B/S设计模式,融合地理信息技术和分布式处理技术,以基于Java EE的分布式系统架构为基础,引入WebGIS技术,建立基于WebGIS的城市碳排放预警决策系统。同时为了实现碳排放数据的实时查询、更新、分析及减排策略输出等功能,利用数据库存储不同城市的地理信息。针对海量的地理信息和碳排放数据存储问题,提出一种基于模糊聚类的Q学习算法,进行预警决策。为解决状态空间的组合爆炸问题,采用模糊聚类方法划分状态空间,降低状态空间的复杂度,加快收敛速度。并采用分层分类推理方法,逐层分类存储决策规则与结论,由专家系统判断碳排放强度,并进行预警,输出有效的碳减排决策。最后,系统的调试应用结果验证了该系统使用简单方便,操作可视化,输出的决策有助于实现节能减排。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 系统开发的背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内外碳减排方法研究现状
• 1.2.2 WebGIS国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 分布式WebGIS碳排放预警决策系统总体架构
• 2.1 分布式WebGIS碳排放预警决策系统开发目标
• 2.2 分布式WebGIS碳排放预警决策系统关键问题研究
• 2.2.1 AJAX和XML技术
• 2.2.2 数据库优化与领域模型构成
• 2.3 分布式WebGIS碳排放预警决策系统结构化设计
• 2.4 分布式WebGIS碳排放预警决策系统架构
• 2.4.1 WebGIS技术
• 2.4.2 基于Java EE的分布式系统架构
• 2.4.3 分布式WebGIS碳排放预警决策系统功能模块设计
• 2.5 小结
• 第三章 聚类模糊Q学习的预警决策方法
• 3.1 碳排放预警决策机制
• 3.2 分布式WebGIS碳排放预警决策系统的预警决策过程
• 3.3 聚类模糊Q学习的算法
• 3.4 仿真与结果分析
• 3.4.1 MATLAB软件
• 3.4.2 仿真实验及结果分析
• 3.5 小结
• 第四章 分布式WebGIS碳排放预警决策系统实现
• 4.1 分布式WebGIS碳排放预警决策系统的架构实现
• 4.2 WebGIS功能的实现
• 4.2.1 地图数据的采集
• 4.2.2 地图服务服务器的实现
• 4.2.3 地理信息的展现
• 4.3 预警决策方法的实现
• 4.4 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间的论文情况和科研情况