数据缺失处理在“绿色矿山”中的应用

论文摘要

“绿色矿山”即以保护生态环境、降低资源能源消耗、追求循环经济为目标，将绿色生态的理念贯穿于对矿产资源的开发利用过程。实现对矿山数据挖掘的研究需要完整的数据,因此须处理矿山数据中的缺失值。为了解决在矿山数据分析时出现的缺失问题，在分析了常用的数据缺失填补方法优缺点的基础上，运用SPSS软件的数据缺失值处理模块对数据缺失机制进行分析，采用平均值法、加权均值法、线性回归法、最大期望法、多重填补法等确定性和随机性的方法插补缺失数据,对插补结果进行比较，实现客观、准确的结果。本文主要工作如下：1.对数据缺失填补的各种方法（包括常用算法）进行深入的研究。2.对矿山的缺失数据进行分析，分模块进行讨论，将矿山待测评数据分为四大模块---经济数据模块、资源数据模块、能源数据模块、环境数据模块。将不同的数据缺失处理方法运用到矿山数据分析中。根据结果进行分析，得出相应的结论。3.基于上述工作，用SPSS实现对上述数据分析的填补结果进行数据对比验证分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 第一章 绪论
• 1.1 数据缺失填补的产生与发展
• 1.2 本课题国内外研究动态
• 1.2.1 国外的研究情况
• 1.2.2 国内的研究情况
• 1.3 研究本课题的意义
• 1.4 本文的结构思路及安排
• 第二章 缺失数据产生的原因及其分类
• 2.1 数据缺失产生的原因
• 2.2 数据缺失的分类
• 2.2.1 按照数据缺失机制分类
• 2.2.2 按照数据缺失的模式分类
• 第三章 数据缺失填补方法的讨论
• 3.1 缺失数据填补方法的概述
• 3.2 数据缺失的常用处理方法
• 3.2.1 删除有缺失值的个案
• 3.2.2 简单插补
• 3.2.2.1 均值法插补
• 3.2.2.2 加权均值法插补
• 3.2.2.3 类比法插补
• 3.2.2.4 线性回归插补
• 3.2.2.5 EM 插补
• 3.2.3 多重插补
• 3.3 数据缺失的对比验证方法
• 第四章 数据缺失处理方法在“绿色矿山”项目各模块中的应用
• 4.1 数据来源及数据信息分析
• 4.2 数据缺失处理在经济模块中的应用
• 4.2.1 经济模块中缺失数据的简单插补
• 4.2.2 经济模块中缺失数据的多重插补
• 4.3 数据缺失处理在资源模块中的应用
• 4.3.1 资源模块中缺失数据的简单插补
• 4.3.2 资源模块中缺失数据的多重插补
• 4.4 数据缺失处理在能源模块中的应用
• 4.4.1 能源模块中缺失数据的简单插补
• 4.4.2 能源模块中缺失数据的多重插补
• 4.5 数据缺失处理在环境模块中的应用
• 4.5.1 环境模块中直接环境费用缺失数据的插补
• 4.5.2 环境模块中直接环境收益缺失数据的插补
• 4.5.3 环境模块中间接环境收益缺失数据的插补
• 4.5.4 环境模块中间接环境费用缺失数据的插补
• 4.6 本章小结
• 第五章 数据缺失处理填补结果验证
• 5.1 经济模块数据缺失填补对比验证分析
• 5.2 资源模块数据缺失填补对比验证分析
• 5.3 能源模块数据缺失填补对比验证分析
• 5.4 环境模块数据缺失填补对比验证分析
• 结束语
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢