發(fā)布時間：2018-05-18 04:07

  本文選題：B/S + JSP　； 參考：《寧夏大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：近年來,國家不斷加大對環(huán)境保護的投入,污染源智能監(jiān)測、監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)等領(lǐng)域得到迅速發(fā)展,并取得了長足的進步,在環(huán)境管理和總量減排中發(fā)揮了重要的作用。2015年,寧夏回族自治區(qū)環(huán)境保護廳召開專題會議,研究部署環(huán)境監(jiān)察、監(jiān)測、自動監(jiān)控聯(lián)合執(zhí)法事項。作為本領(lǐng)域的重要技術(shù)之一,污染源數(shù)據(jù)智能審核技術(shù)是有待解決的重要研究課題。雖然污染源智能監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展日益成熟,但當(dāng)前污染源數(shù)據(jù)智能審核技術(shù)的實現(xiàn)仍然基于簡單的數(shù)學(xué)計算或人工審核。針對目前行業(yè)對本課題的需求和研究現(xiàn)狀,本文設(shè)計并開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境污染源數(shù)據(jù)智能審核技術(shù)系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計思想、基于Web的B/S結(jié)構(gòu)系統(tǒng)及MVC模式的三層框架。采用JSP等技術(shù),以SQL Server 2008為數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)分為用戶管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)編輯模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊和智能審核模塊5個模塊。用戶管理模塊實現(xiàn)了用戶的注冊和登錄；數(shù)據(jù)采集模塊實現(xiàn)了對污染源數(shù)據(jù)的錄入；數(shù)據(jù)編輯模塊實現(xiàn)污染源數(shù)據(jù)的更新和刪除；數(shù)據(jù)查詢模塊實現(xiàn)了污染源數(shù)據(jù)的查詢功能。作為系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊,智能審核模塊研究并設(shè)計實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境污染源數(shù)據(jù)智能審核技術(shù)的數(shù)據(jù)補缺功能、數(shù)據(jù)異常檢測功能和數(shù)據(jù)預(yù)測功能3個功能。其中,數(shù)據(jù)補缺功能基于支持向量機算法,實現(xiàn)對缺失的污染源數(shù)據(jù)的補缺；數(shù)據(jù)異常檢測功能基于模糊聚類算法,實現(xiàn)對異常污染源數(shù)據(jù)的檢測；數(shù)據(jù)預(yù)測功能基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,實現(xiàn)對未來幾天的污染源數(shù)據(jù)的預(yù)測。本文研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的污染源數(shù)據(jù)智能審核技術(shù),開發(fā)了污染源智能監(jiān)測數(shù)據(jù)現(xiàn)場信息管理軟件。實現(xiàn)了基于支持向量機算法的數(shù)據(jù)補缺功能、模糊聚類算法的數(shù)據(jù)異常檢測功能和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)預(yù)測功能�？蔀榄h(huán)境保護相關(guān)部門進行排污申報核定、排污許可證、總量控制、環(huán)境統(tǒng)計、排污費征收和現(xiàn)場環(huán)境執(zhí)法等環(huán)境監(jiān)督管理提供決策參考依據(jù),將進一步提高寧夏環(huán)境管理科學(xué)化、信息化水平。
[Abstract]:In recent years, the state has continuously increased its investment in environmental protection, the intelligent monitoring of pollution sources and the construction of monitoring systems have developed rapidly, and made considerable progress, which has played an important role in environmental management and total emission reduction. Ningxia Hui Autonomous region Environmental Protection Department held a special meeting to study the deployment of environmental monitoring, automatic monitoring joint law enforcement matters. As one of the important technologies in this field, intelligent audit technology of pollution source data is an important research topic to be solved. Although the intelligent monitoring system of pollution source is becoming more and more mature, the realization of intelligent audit technology of pollution source data is still based on simple mathematical calculation or manual audit. According to the demand and research status of the industry, this paper designs and develops an intelligent audit system of environmental pollution source data based on data mining. This system adopts the object oriented design idea, the B / S structure system based on Web and the three layer frame of MVC mode. Using JSP and other technology, taking SQL Server 2008 as database. The system is divided into five modules: user management module, data acquisition module, data editing module, data query module and intelligent audit module. The user management module realizes the user registration and login; the data acquisition module realizes the input of the pollution source data; the data editing module realizes the source data update and deletion; and the data query module realizes the source data query function. As the key module of the system, the intelligent audit module researches and designs and implements three functions: data supplement function, data anomaly detection function and data prediction function of the data intelligent audit technology based on data mining. Among them, the data compensation function is based on support vector machine algorithm to realize the missing source data, the data anomaly detection function is based on fuzzy clustering algorithm to realize the detection of abnormal pollution source data. The function of data prediction is based on BP neural network algorithm to realize the prediction of pollution source data in the next few days. In this paper, the intelligent audit technology of pollution source data based on data mining is studied, and the field information management software of pollution source intelligent monitoring data is developed. The functions of data supplement based on support vector machine algorithm, data anomaly detection function of fuzzy clustering algorithm and data prediction function of BP neural network algorithm are realized. It may provide a reference basis for the environmental supervision and administration of the relevant departments of environmental protection, such as declaration and approval of sewage discharge, discharge permits, total quantity control, environmental statistics, collection of sewage charges and on-site environmental law enforcement, etc. Ningxia will further improve the environmental management of scientific, information level.
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X830

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本文編號：1904295