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数据挖掘技术在环境信息管理的应用

摘要:数据挖掘是20世纪90年代兴起的一种新颖的数据分析的方法。在国外已成为普遍应用技术,而我国还处于起步阶段。在环境信息管理中应用数据挖掘技术的目的是从大量的有关环境问题的相关信息数据库中筛选出潜藏的、深层的、有用的数据,研究分析整理后应用到相关环境问题中,有效改善环境问题。保护环境已成为我国发展的重要国策,而环境信息的管理对保护环境有非常重大的作用。利用数据挖掘技术就能很好的解决环境信息管理这一问题。

关键词:数据挖掘;环境信息管理;信息分析与应用

1前言

数据挖掘又称作数据库中的知识发现,就是从大量的数据中找出位置的有潜在价值的信息的过程。是一种透过表象发现隐藏信息,找到潜伏的规律、联系,以此来预测未来的技术。在环境信息管理中每天都有大量繁杂的数据,采用数据挖掘技术处理,有利于进行深层潜在分析,利与环境管理水平提高。

2数据挖掘技术在环境信息管理的理论研究

2.1注重关注环境信息管理的原因。生态环境的情况是人类生存和发展的重要基础,环境不仅引起中国的密切注意,也是世界关注的焦点。中国近年来经济、工业都发展迅速,但是环境状况却日益恶劣,现在人们对全球变暖、酸雨、能源短缺、土地荒漠化等等环境问题越来越受重视,有关于环境污染、恶化的问题应经成为城市的焦点问题。国家的发展应该是倡导可持续发展的理念,而建立在破坏环境的条件上的经济、工业上的发展显然与可持续发展的理念相违背,我国必须找到新的可持续发展的模式,从破坏环境的发展的病态中解脱出来。就环境管理问题我国早就建立了相关监测管理部门,不过由于技术等种种原因的欠缺,一直都没有重大进展。现在是大数据时代,每天能接收到有关环境的信息是大量的且杂乱的,没有强大的数据分析技术,这些数据就显得毫无用武之地。可见环境信息管理工作的工作量大量复杂,如果想要节省工作时间,减轻人工工作量,就需要科学、准确又高效的技术,在这个时候运用数据挖掘技术在数据库里探寻数据资料就成为一项有力的数据分析与应用的技术工具,对于环境信息管理提高效率起到很大助力。2.2数据挖掘技术在环境信息管理中的应用优势。利用数据挖掘的技术处理环境信息有利于实现数据资源共享。环境管理具有高度的综合性,需要运用多方面的信息协调整合社会、自然、经济等共同进行。由此可见,环境管理需要多方面信息、多途径共同达成。应用数据挖掘技术实现数据资源共享,采用人工智能的方式分析整合环境信息对于环境管理有很多帮助。利用数据挖掘的技术处理环境信息还很节约资金,控制成本。环境信息零乱庞杂,对于筛选有利信息有很大干扰,采用传统的人工筛查的方式,去分析遍布各个方面的信息,既耗时又大量浪费人力物力财力。而采用数据挖掘技术就避免了这些弊病,数据挖掘技术能迅速高效的处理大量信息,有效排除干扰因素,覆盖面广,精准性高,大量节约时间同时保证了信息的时效性。数据挖掘技术还有利于环境管理部门作出管理决策。数据挖掘技术就是通过探查海量信息的隐藏部分,整合规律,对未来作出预测的技术。有了数据额挖掘技术参与,管理人员能从中获得科学、客观的信息,这对于管理部门做决策起到支持辅助的作用,也提高了环境管理的科学性、客观性、精准性。

3数据挖掘技术在环境信息管理中实际应用

3.1关于数据挖掘技术在环境信息管理中的研究设计。数据挖掘的工作流程大致可以分为数据前期准备阶段、数据挖掘阶段和分析评价阶段。在数据准备阶段,要确定数据挖掘对象、数据挖掘的任务和方法以及数据挖掘工具。确定数据挖掘对象要定义清晰的数据挖掘目标,不要盲目的进行数据挖掘,那样是得不出有效数据的。清晰明确定义数据挖掘对象可以有效防止多元信息干扰。数据挖掘的任务和方法以及数据挖掘工具都多种多样,数据挖掘任务有关联分析、聚类分析、演化分析和分类预测等等。数据挖掘方法有机器学习方法、判别分析法、遗传算法等等。数据挖掘工具有不同公司开发的往往有不同的用处,例如:美国加州理工学院和天文学家合作开发的SKICAT适用于帮助天文工作者开发研究星体的,由SAS公司研究的SAS/EM的特色则是能直接生成html格式的。根据所定义的数据挖掘对象,科学合理的选择合适的方法、工具,才能顺畅的进行数据挖掘工作。进入数据挖掘阶段之后,要根据数据准备阶段确定的挖掘目标的特征构建自身模型,在数据库或数据仓库服务器进行数据集成、过滤、数据清理后得到数据挖掘对象的相关模型。在建立模型的阶段可能会重复多次,因为在建立模型的过程中可能会发现新的问题,归纳分析问题之后又需要对数据修整。所以在数据准备与构建模型阶段会占用数据挖掘流程的大部分时间。进行最后数据挖掘进行分析评价阶段,对我们发现的数据挖掘对象的模型解释评价。通过研究分析数据挖掘得来的深层信息,潜在规律,综合于环境决策中,进而改善环境状况。3.2数据挖掘技术在环境信息管理中的应用实际案例。天津市环保局在2003年开展了以“数据挖掘技术在医疗废物信息管理中的应用”为题的研究项目。在这个数据挖掘过程中,数据挖掘对象是医疗废物信息,针对这个数据挖掘对象应用数据仓库、联机分析处理的数据挖掘方法和其他先进技术进行了数据整理分析。在分析数据挖掘对象的特征之后完成了主要形式以信息报图、星型图和物理模型为基础进行了三级模型的建立。经过数据挖掘得到各医院废物的产生量,医院废物产生的原因和医院废物后续处理方法的相关废物信息。经过数据挖掘技术的后期分析评价,综合各医疗机构的需求调查对天津市的医院进行了分类和管理。对一次性医疗用品进行无害化处理或集中回收处置,采取焚烧或回收公司再利用,减少了医疗废物对人类的危害,为天津市的医疗废物处理的工作提供了有效支持。

4结束语

中国的数据挖掘技术相比于国外起步较晚,我国现在还主要研究目标还集中于数据挖掘技术的方法和算法上。近年我国人民对大数据的关注热度空前高涨,促进了大数据的迅速发展。我国只要在数据挖掘技术上吸收国外的优势技术和理念,综合中国国情进行研究,一定会成功应用于各方面,对于我国日益严峻的环境状况也能起到改善作用。

参考文献

[1]张晶.基于数据流管理系统的数据挖掘技术研究[D].西北农林科技大学,2014.

[2]郝先臣,张德干,尹国成.用于电子商务中的数据挖掘技术关联分析,研究[J].小型微计算机系,2015(2):241-251.

作者:刘伟 单位:河北保神交通建设监理有限公司

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