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內容簡介： 大气污染是关乎人民健康的重大民生问题，也是制约我国区域经济社会可持续发展的瓶颈。然而，传统数据处理方法难以精准刻画其区域特征，影响了协同治理策略的科学性。本书以PM2.5为代表性污染物，融合数据挖掘、机器学习等大数据技术与计量经济学、管理学等传统政策研究方法，聚焦协同治理中的时空关联核心问题，从PM2.5的时空模式挖掘、治理区域划分和影响因素评估三个层面，构建基于频繁模式挖掘的PM2.5污染协同治理决策模型。本书不仅深化了对PM2.5污染协同治理内在机制的理解，也为政府制定科学、精细与协同的治理策略提供了重要的决策依据与方法论支持。 關於作者： 张连奎，男，河南信阳人，工学博士，现为东北财经大学公共管理学院教师，硕士生导师。主要研究方向为大数据分析与环境治理、公共政策分析等。目前主持国家自然科学基金项目1项、辽宁省教育厅基本科研项目1项。参与国家社会科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等国家级项目多项。在专业期刊发表学术论文多篇，获得国家发明专利授权1项。 目錄： 第一章 绪论 第一节 研究背景 第二节 研究问题 第三节 概念界定 第四节 理论基础 第五节 本章小结 第二章 模式挖掘概述 第一节 基本概念 第二节 模式挖掘算法简介 第三节 模式挖掘项目的基本流程 第四节 模式挖掘应用领域 第五节 本章小结 第三章 中国城市PM2.5污染时空特征分析 第一节 内容简介 第二节 研究思路和方法 第三节 实验及结果分析 第四节 本章小结 第四章 基于频繁序列模式挖掘的城市间PM2.5污染模式分析方法 第一节 内容简介 第二节 研究思路和方法 第三节 实验及结果分析 第四节 本章小结 第五章 基于频繁共增模式挖掘的PM2.5污染协同治理区域划分方法 第一节 内容简介 第二节 研究思路和方法 第三节 实验及结果分析 第四节 本章小结 第六章 基于频繁序列模式挖掘的区域PM2.5污染影响因素分析方法 第一节 内容简介 第二节 研究思路和方法 第三节 实验及结果分析 第四节 本章小结 第七章 结论与展望 第一节 结论 第二节 创新点 第三节 展望 附录A 337个城市编号 附录B 10种场景下PM2.5污染频繁序列模式 参考文献

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