基于数据挖掘的城市规划用地审批检测系统设计与实现

摘要

随着城市规划信息化的不断深入，数据库中积累了海量的城市规划数据，一直以来，各类数据的采集、整理以及分析都没有建立起相关标准，缺乏规范性、统一性，造成无法根据有效数据进行理性分析和判断，从而导致大量基础数据的浪费，在一定程度上制约了城市规划的进一步发展。 如何充分利用现有数据，有效地使用数据资源，是在当今激烈的商业竞争中保持领先是至关重要途径。目前对数据的查询、统计还是报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理，而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能。要满足城市规划的数据分析需求还必须引入数据挖掘及相关分析技术，从海量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人们理解的知识，并以可视化的形式表现出来是非常重要的。 本文引入数据仓库及相关技术，建立基于规划用地审批的数据仓库，并在城市规划数据仓库的建模理论基础上，对广州市控制性详细规划审批数据做重点研究，通过SPSS挖掘软件得出对容积率、建筑密度进行监测与预警模型的相关模型，并建立基于模型的规划用地审批应用体系，构建一个基于数据挖掘的规划用地审批检测系统，实现基于数据挖掘的规划用地审批情况的对比、检测、查询、打印功能。通过检测与预警功能，为管理者提供有价值的决策信息，达到政府决策参考的统一依据，最大限度的发挥综合优势，提高城市管理效率，从而产生不可估量的效益。

目录

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声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2城市规划用地审批现状

1.3国内外规划用地信息管理研究进展

1.3.1城市规划管理体制转变影响下的规划用地信息管理

1.3.2国内城市规划用地信息化建设历程

1.4数据挖掘在城市规划领域的应用

1.5研究的目的与意义

1.6本文的组织架构

第二章数据挖掘综述

2.1数据挖掘的概念

2.2国内外数据挖掘的发展状况

2.2.1国外研究现状

2.2.2国内研究现状

2.3数据挖掘的特点、算法及发展方向

2.3.1数据挖掘的特点

2.3.1数据挖掘的算法

2.3.3数据挖掘的发展方向

2.4本章小结

第三章数据仓库综述

3.1数据仓库

3.2数据仓库体系结构

3.3数据仓库技术体系结构

3.4数据仓库生命周期

3.5数据仓库开发成功的标准

3.6数据仓库系统开发的基本步骤

3.7在城市规划中使用数据仓库

3.8本章小结

第四章基于数据挖掘的城市规划用地审批检测系统

4.1系统分析和总体架构

4.1.1系统的功能和实现原理

4.1.2软件环境与开发工具

4.1.3技术要求

4.1.4系统体系结构

4.2系统设计与实现

4.2.1数据仓库建立

4.2.2用地指标专题检测系统

4.2.3领导决策支持部分

4.3本章小结

结论

参考文献

附录

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢