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城市空间数据挖掘方法与应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-16页 | | 1 绪论 | 第16-32页 | | ·空间数据挖掘概述 | 第16-21页 | | ·空间数据挖掘研究动态 | 第21-24页 | | ·城市空间数据挖掘的任务与方法 | 第24-30页 | | ·本文的组织结构 | 第30-32页 | | 2 空间数据挖掘中的基础计算模型 | 第32-51页 | | ·空间关系计算 | 第32-38页 | | ·空间实体关联矩阵 | 第38-41页 | | ·空间状态关联矩阵 | 第41-44页 | | ·空间实体信息模型 | 第44-48页 | | ·矢量化栅格数据结构 | 第48-51页 | | 3 城市空间分布数据挖掘 | 第51-78页 | | ·城市空间分布数据挖掘的主要任务 | 第51-52页 | | ·城市土地适宜性评价-以济南市高新技术产业用地适宜性评价为例 | 第52-60页 | | ·评价指标体系及权重分配 | 第53-56页 | | ·单指标评价 | 第56-59页 | | ·多指标综合评价 | 第59页 | | ·土地适宜性级别的划分 | 第59-60页 | | ·城市功能区划分-以济南市建成区空间聚类为例 | 第60-68页 | | ·城市功能分区指标体系的建立 | 第61页 | | ·城市功能分区指标赋值 | 第61-62页 | | ·基于自组织神经网络的城市空间聚类方法 | 第62-66页 | | ·分类图层的平滑算法 | 第66-68页 | | ·城市土地利用空间优化 | 第68-73页 | | ·空间优化模型 | 第69页 | | ·空间优化算法 | 第69-71页 | | ·空间优化实验结果 | 第71-73页 | | ·城市离散空间场相关指数计算 | 第73-78页 | | ·基本概念 | 第73-74页 | | ·用信息熵测度离散空间场相关性 | 第74-76页 | | ·实验结果 | 第76-78页 | | 4 城市空间动态数据挖掘 | 第78-100页 | | ·城市空间动态数据挖掘的基本概念 | 第78-80页 | | ·空间动态预测与空间动态模拟的区别与联系 | 第78页 | | ·城市空间动态预测与模拟的主要方法 | 第78-80页 | | ·基于CA的城市土地利用结构演变预测 | 第80-87页 | | ·CA基本原理 | 第80-82页 | | ·状态转换规则的挖掘方法 | 第82-83页 | | ·随机预测方法 | 第83-84页 | | ·时间对应关系 | 第84页 | | ·案例-济南市土地利用空间结构演变预测 | 第84-87页 | | ·基于空间自回归的城市地域单元属性变动预测 | 第87-94页 | | ·空间自回归基本概念及计算模型 | 第87-90页 | | ·案例-山东省17城市GDP变动预测 | 第90-94页 | | ·城市地域空间扩展预测 | 第94-100页 | | ·城市边界提取方法 | 第94-95页 | | ·城市空间扩展预测方法 | 第95-97页 | | ·案例-济南市地域扩展预测 | 第97-100页 | | 5 城市空间与时序关联规则挖掘 | 第100-135页 | | ·关联规则挖掘的粗糙集方法 | 第100-112页 | | ·粗糙集的基本概念 | 第100-102页 | | ·信息表和决策表建立 | 第102-104页 | | ·基于数据约简的关联规则提取方法 | 第104-109页 | | ·基于等价类划分的关联规则提取方法 | 第109-112页 | | ·利用粗糙集方法挖掘空间关联规则 | 第112-124页 | | ·基于粗糙集的空间关联规则挖掘步骤 | 第112页 | | ·基于数据约简的空间关联规则挖掘实例 | 第112-119页 | | ·基于等价类划分的空间关联规则挖掘实例 | 第119-124页 | | ·时序关联规则挖掘 | 第124-129页 | | ·时序信息表的建立方法 | 第125-126页 | | ·时序关联规则挖掘实例 | 第126-129页 | | ·利用空间关联矩阵挖掘空间相关知识 | 第129-135页 | | ·利用空间侧近矩阵挖掘沿线城市信息 | 第129-131页 | | ·利用空间切割矩阵挖掘沿线区域信息 | 第131-132页 | | ·利用空间状态关联矩阵挖掘区域相关知识 | 第132-135页 | | 6 城市群空间数据挖掘 | 第135-160页 | | ·城市群空间分布轴线挖掘 | 第135-141页 | | ·分布直线计算 | 第136-137页 | | ·分布曲线计算 | 第137-139页 | | ·案例-胶济产业带分布轴线挖掘 | 第139-141页 | | ·城市群空间离散度计算 | 第141-147页 | | ·加权平均重心距离 | 第141页 | | ·加权平均间距 | 第141-142页 | | ·空间标准差 | 第142-143页 | | ·空间基尼系数 | 第143-144页 | | ·空间分数维 | 第144-145页 | | ·案例-济南和青岛空间离散度比较分析 | 第145-147页 | | ·基于属性加权Voronoi图的城市群吸引范围挖掘 | 第147-152页 | | ·城市吸引范围的特点分析 | 第147-148页 | | ·城市吸引范围计算方法 | 第148-149页 | | ·城市曲边Voronoi多边形自动绘制 | 第149-151页 | | ·案例-济南市吸引范围计算 | 第151-152页 | | ·城市群重心移动轨迹预测 | 第152-156页 | | ·基于齐夫定则的属性预测法 | 第152-154页 | | ·重心轨迹拟合预测法 | 第154-156页 | | ·城市群空间引力场计算及可视化 | 第156-158页 | | ·城市群空间潜能场计算及可视化 | 第158-160页 | | 7 城市空间数据挖掘实验系统USDMS构建 | 第160-163页 | | ·开发策略 | 第160页 | | ·系统设计 | 第160页 | | ·系统功能 | 第160-162页 | | ·系统评价 | 第162-163页 | | 8 研究总结与展望 | 第163-165页 | | ·主要研究成果 | 第163-164页 | | ·进一步研究的建议 | 第164-165页 | | 主要参考文献 | 第165-173页 | | 攻读博士学位期间科研工作简介 | 第173-175页 | | 致谢 | 第175页 |
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论文编号BS963149，这篇论文共175页
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