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| 內容簡介： |
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近年来，我国大气污染问题随国民经济与城市化进程的高速发展而日益严峻，尤其是以雾霾天气为代表的恶性天气频频发生，引发学术界对雾霾污染的成因及危害的研究。国内外专家研究雾霾成因的成果较多，而涉及雾霾污染问题的统计分析较少，统计分析所抽取随机样本主要依赖于结构性数据（即行数据，存储在数据库里，可用二维表结构来逻辑表达实现的数据，难以对纷扰繁杂的雾霾污染的非结构化数据（文本、图像、信号、音频、视频等数据）进行分析；而大数据分析可以解决非结构化数据的融合和整合问题。本文首先进行了雾霾污染的成因、特征及防控传导机制分析，具体包括科学地界定雾霾（包含PM2.5）概念、阐述雾霾污染的特性、雾霾污染问题的的影响途径以及防控雾霾污染传导机制；又进行相关理论基础与测度方法设计，包括阐述涉及雾霾污染问题相关理论基础（包括社会学、经济学、生态学、统计学、计算机科学、系统科学等）、分析大数据概念界定和基本特征、阐述雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论与测度方法、归纳并设计基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计理论；进一步，进行雾霾污染问题的大数据分析和算法系统的构建，具体而言：依托雾霾污染大数据平台，进行雾霾污染问题数据库管理，大数据价值链挖掘，通过大数据关联分析、云计算及系统科学方法，依据系统建立的基本原则，建立雾霾污染问题的数据分析和算法系统；其次，基于结构化数据关联性分析的中国雾霾污染问题统计研究，包括：基于所构建城市雾霾数据采集与污染判断预测软件系统进行数据挖掘，构建结构化数据，应用传统统计学方法，分析雾霾污染对人身危害、引发社会关注度区域性差异、对包括农业和交通运输业以及旅游业等国民经济相关行业的影响分析；再次，基于非结构化数据关联分析的雾霾污染问题的统计分析。包括：基于BP神经网络方法的上海市入境游客关注点分析，基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病门诊量预测，基于社交评论情感分析的网民雾霾情绪识别，基于改进KNN-BP神经网络的PM2.5浓度预测模型研究；再再次，进行京津冀区域城市雾霾污染网络分析，即在基于节点重要性评价的京津冀城市静态雾霾污染网络实证分析后，又基于动态非对称尾部相关性进行京津冀雾霾污染动态网络实证分析。*后，提出完善雾霾污染治理措施的政策建议，在进行中国区域一体化雾霾治理效率评估分析基础上，根据分析结论验证大数据关联分析测度方法的科学性、有效性与普适性，提出我国区域一体化雾霾治理的路径选择和完善雾霾污染治理措施的政策建议。近年来，我国大气污染问题随国民经济与城市化进程的高速发展而日益严峻，尤其是以雾霾天气为代表的恶性天气频频发生，引发学术界对雾霾污染的成因及危害的研究。国内外专家研究雾霾成因的成果较多，而涉及雾霾污染问题的统计分析较少，统计分析所抽取随机样本主要依赖于结构性数据（即行数据，存储在数据库里，可用二维表结构来逻辑表达实现的数据，难以对纷扰繁杂的雾霾污染的非结构化数据（文本、图像、信号、音频、视频等数据）进行分析；而大数据分析可以解决非结构化数据的融合和整合问题。本文首先进行了雾霾污染的成因、特征及防控传导机制分析，具体包括科学地界定雾霾（包含PM2.5）概念、阐述雾霾污染的特性、雾霾污染问题的的影响途径以及防控雾霾污染传导机制；又进行相关理论基础与测度方法设计，包括阐述涉及雾霾污染问题相关理论基础（包括社会学、经济学、生态学、统计学、计算机科学、系统科学等）、分析大数据概念界定和基本特征、阐述雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论与测度方法、归纳并设计基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计理论；进一步，进行雾霾污染问题的大数据分析和算法系统的构建，具体而言：依托雾霾污染大数据平台，进行雾霾污染问题数据库管理，大数据价值链挖掘，通过大数据关联分析、云计算及系统科学方法，依据系统建立的基本原则，建立雾霾污染问题的数据分析和算法系统；其次，基于结构化数据关联性分析的中国雾霾污染问题统计研究，包括：基于所构建城市雾霾数据采集与污染判断预测软件系统进行数据挖掘，构建结构化数据，应用传统统计学方法，分析雾霾污染对人身危害、引发社会关注度区域性差异、对包括农业和交通运输业以及旅游业等国民经济相关行业的影响分析；再次，基于非结构化数据关联分析的雾霾污染问题的统计分析。包括：基于BP神经网络方法的上海市入境游客关注点分析，基于SVR-ARMA模型的呼吸道疾病门诊量预测，基于社交评论情感分析的网民雾霾情绪识别，基于改进KNN-BP神经网络的PM2.5浓度预测模型研究；再再次，进行京津冀区域城市雾霾污染网络分析，即在基于节点重要性评价的京津冀城市静态雾霾污染网络实证分析后，又基于动态非对称尾部相关性进行京津冀雾霾污染动态网络实证分析。*后，提出完善雾霾污染治理措施的政策建议，在进行中国区域一体化雾霾治理效率评估分析基础上，根据分析结论验证大数据关联分析测度方法的科学性、有效性与普适性，提出我国区域一体化雾霾治理的路径选择和完善雾霾污染治理措施的政策建议。
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| 目錄：
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第一章绪论1
1.1研究的主要问题、国内外研究现状述评及价值1
1.1.1问题的提出：雾霾污染问题测度方法亟待改进1
1.1.2国内外研究现状述评2
1.1.3研究目标与研究价值5
1.2研究的思路、方法和内容6
1.2.1研究思路与技术路线6
1.2.2研究方法7
1.2.3研究范围及研究对象8
1.2.4研究内容与论文框架9
参考文献11
第二章雾霾污染的成因、特征及传导机制分析13
2.1雾霾的概念与成因13
2.1.1雾霾的概念与成分13
2.1.2PM2.5的定义及其与雾霾的关系14
2.1.3雾霾的危害15
2.2中国雾霾污染的特性15
2.2.1雾霾污染的特性15
2.2.2中国雾霾频发的成因分析17
2.3雾霾污染问题传导机理分析19
2.3.1污染物组成19
2.3.2污染来源20
2.3.3扩散条件21
2.3.4雾霾污染的影响途径22
参考文献23
雾霾污染的大数据关联分析目录第三章相关理论基础与测度方法设计25
3.1引言25
3.2雾霾污染问题相关理论基础25
3.2.1雾霾污染问题与社会学25
3.2.2雾霾污染问题与经济学26
3.2.3雾霾污染问题与生态学26
3.2.4雾霾污染问题与统计学27
3.2.5雾霾污染问题与计算机科学27
3.2.6雾霾污染问题与系统科学27
3.3大数据概念界定和特征分析28
3.3.1大数据内涵28
3.3.2大数据基本特征28
3.3.3大数据技术的理性分析29
3.4雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论与测度方法30
3.4.1雾霾污染问题的数据分析和算法系统理论30
3.4.2雾霾污染问题的测度方法40
3.5基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计方法论设计42
3.5.1设计思想42
3.5.2Python技术概述42
3.5.3大数据挖掘技术43
3.5.4机器学习理论43
3.5.5人工神经网络理论43
3.5.6长短期记忆网络理论46
3.5.7支持向量机理论49
3.6本章小结56
参考文献57
第四章雾霾污染问题的大数据分析和算法系统的构建59
4.1引言59
4.1.1系统设计与开发的背景59
4.1.2系统设计与开发的目的61
4.1.3系统设计与开发的意义62
4.1.4软件源文档组织架构说明62
4.2系统可行性分析63
4.2.1可行性分析概述63
4.2.2经济可行性分析63
4.2.3技术可行性分析64
4.2.4系统结构可行性分析64
4.2.5运营管理可行性分析65
4.2.6市场可行性分析65
4.2.7可行性分析结论65
4.3系统开发理论与工具66
4.3.1系统开发理论面向对象开发方法66
4.3.2系统开发工具67
4.4城市雾霾数据采集与污染判断预测软件的分析70
4.4.1UML概述70
4.4.2用例图71
4.4.3UML静态图72
4.4.4UML动态图75
4.5城市雾霾数据采集与污染判断预测软件的设计与开发77
4.5.1数据库设计77
4.5.2系统开发78
4.6城市雾霾数据分析86
4.6.1应用软件及方法86
4.6.2数据分析结果86
4.6.3数据分析89
4.7本软件开发过程的总结90
4.7.1本软件开发总结90
4.7.2本软件的难点91
第五章基于结构化数据关联性分析的中国雾霾污染问题统计研究92
5.1引言92
5.2雾霾污染对人身危害的影响分析92
5.2.1引言92
5.2.2资料与方法93
5.2.3结果与讨论95
5.2.4PM2.5与心血管内科门急诊量的泊松广义相加模型的拟合101
5.2.5PM2.5与皮肤科门急诊量的泊松广义相加模型的拟合104
5.2.6结论108
5.2.7建议109
5.2雾霾污染引发社会关注度区域性差异影响因素分析110
5.2.1引言110
5.2.2变量选取与数据来源111
5.2.3模型构建与实证分析113
5.2.4结论与建议115
5.3雾霾污染对国民经济相关行业的影响分析117
5.3.1雾霾污染对农业的影响分析117
5.3.2雾霾污染对交通运输业的影响分析134
5.3.3雾霾污染对旅游业中入境客流量的影响分析145
参考文献153
第六章基于非结构化数据关联分析的雾霾污染问题的统计分析159
6.1引言159
6.2基于BP神经网络方法的上海市入境游客关注点分析159
6.2.1引言159
6.2.2数据说明与研究方法161
6.2.3实证分析162
6.2.4结论与讨论165
6.3基于SVRARMA模型的呼吸道疾病门诊量预测166
6.3.1引言166
6.3.2呼吸道疾病门诊量预测模型167
6.3.3实验结果与分析170
6.3.4基于SVRARMA模型的雾霾污染环境下呼吸道疾病门诊量预测172
6.3.5结论与建议176
6.4基于社交评论情感分析的网民雾霾情绪识别177
6.4.1引言177
6.4.2文献综述177
6.4.3数据来源与研究方法180
6.4.4结果与分析181
6.4.5结论188
6.4.6建议188
6.5基于改进KNNBP神经网络的PM2.5浓度预测模型研究189
6.5.1引言189
6.5.2基于带权重的KNNBP神经网络的PM2.5浓度预测190
6.5.3试验结果与分析191
6.5.4结论194
6.6基于LSTM的空气质量指数预测195
6.6.1LSTM网络模型构建195
6.6.2数据来源及处理197
6.6.3实验结果分析204
6.6.4小结212
参考文献212
第七章京津冀区域城市雾霾污染网络分析217
7.1基于节点重要性评价的京津冀城市静态雾霾污染网络实证分析217
7.1.1数据来源218
7.1.2基于节点重要性评价的京津冀雾霾污染网络实证分析218
7.1.3京津冀区域城市雾霾污染静态网络分析223
7.1.4小结225
7.2基于动态非对称尾部相关性的京津冀雾霾污染动态网络实证分析225
7.2.1数据说明及描述性统计226
7.2.2动态非对称尾部相关系数模型的建立227
7.2.3京津冀地区城市雾霾污染动态网络模型231
7.2.4小结237
7.3本章小结238
7.4政策建议239
参考文献240
第八章区域一体化雾霾治理的效率评估与路径选择241
8.1引言241
8.2区域一体化雾霾治理效率评估分析以京津冀为例241
8.2.1研究思路241
8.2.2雾霾治理绩效指标构建242
8.2.3雾霾治理绩效评估的DEA模型构建248
8.2.4结果分析251
8.2.5京津冀地区雾霾治理中存在的问题及成因253
8.2.6雾霾治理问题成因分析256
8.2.7主要结论与政策建议259
8.3区域一体化雾霾污染治理的路径选择265
8.3.1雾霾污染终端治理的缺陷265
8.3.2全过程管理的思想267
8.3.3基于全过程管理的雾霾综合防治模式构建268
参考文献273
第九章总结与展望275
9.1研究结论275
9.2创新点280
9.3研究的局限性281
9.4前景展望282
后记283
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