海洋經(jīng)濟對于世界各國的經(jīng)濟社會發(fā)展發(fā)揮著極為重要的推動作用,全面掌握海洋經(jīng)濟基本信息,對于科學(xué)規(guī)劃海洋經(jīng)濟的長足發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義。國務(wù)院于2012年12月批準(zhǔn)同意第一次全國海洋經(jīng)濟調(diào)查。第一次全國海洋經(jīng)濟調(diào)查是一項重大的國情國力調(diào)查,其目標(biāo)是全面、系統(tǒng)掌握我國海洋經(jīng)濟基本情況,完善我國海洋經(jīng)濟基礎(chǔ)信息�？茖W(xué)有效地開展第一次全國海洋經(jīng)濟調(diào)查,能夠為科學(xué)謀劃海洋經(jīng)濟長遠發(fā)展,實現(xiàn)海洋強國建設(shè)目標(biāo)奠定良好的基礎(chǔ)。海洋經(jīng)濟調(diào)查數(shù)據(jù)具有多類別多時空的特點,如何從中分析我國某一地區(qū)當(dāng)前海洋經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r,如何有效地針對我國某一地區(qū)目前海洋經(jīng)濟的發(fā)展進行預(yù)測,如何有效地展示海洋經(jīng)濟調(diào)查數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,是十分重要的問題,對于發(fā)揮調(diào)查數(shù)據(jù)的作用具有重要的意義和實際應(yīng)用價值。本文按照廈門市海洋經(jīng)濟調(diào)查需求,針對調(diào)查人員上報的海洋數(shù)據(jù)進行處理,這些海洋數(shù)據(jù)信息提供了多時空多類別數(shù)據(jù)供相關(guān)人員使用,然而僅僅通過原始的海洋經(jīng)濟數(shù)據(jù)無法直觀的滿足相關(guān)人員對于掌握經(jīng)濟狀況和調(diào)整經(jīng)濟布局的需求,因此還需要相應(yīng)的計算機算法來分析海洋經(jīng)濟數(shù)據(jù)并對海洋經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行可視化呈現(xiàn)。通過研究現(xiàn)有的空間聚類算法和遺傳算法,結(jié)合廈門市海洋經(jīng)濟調(diào)查的需求,本文提出了基于自底向上網(wǎng)格聚類算法的海洋經(jīng)濟熱點可視化分析和面向海洋經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析的遺傳算法,并將其運用于廈門海洋經(jīng)濟調(diào)查在線展示平臺中。該平臺現(xiàn)已成功部署于廈門海洋與漁業(yè)研究所中。主要研究內(nèi)容如下:(1)基于自底向上網(wǎng)格聚類算法的沿海經(jīng)濟發(fā)展可視化分析�；诘谝淮稳珖Ｑ蠼�(jīng)濟調(diào)查上報上來的數(shù)據(jù),結(jié)合空間地理信息,提出了基于自底向上網(wǎng)格聚類算法的經(jīng)濟熱點可視化分析。海洋經(jīng)濟的發(fā)展需要時間的積累,而不是一蹴而就。因此發(fā)展較好的區(qū)域證明在近鄰的時間范圍內(nèi)仍具有較好的發(fā)展態(tài)勢。通過不同尺度的變化,有效分析出哪些區(qū)域仍然具備發(fā)展?jié)摿�、哪些區(qū)域可以依靠近鄰發(fā)展較好的區(qū)域來帶動。該算法的創(chuàng)新點主要在于通過自底向上的方式來構(gòu)建層級隊列,利用構(gòu)建的層級隊列以解決在不同尺度上聚類的時間性能問題,提高了層級縮放下算法的精度,并提出了相應(yīng)的可視化算法來提供支撐,在原有算法的基礎(chǔ)上引入經(jīng)濟指標(biāo)來對經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行聚類分析。通過該算法有效地針對我國廈門地區(qū)海洋經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r做出分析,為廈門海洋經(jīng)濟調(diào)查在線展示平臺提供了算法輔助。(2)基于遺傳算法的海洋經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)預(yù)測。雖然基于自底向上網(wǎng)格聚類算法能夠有效地針對海洋經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r做出分析,但由于缺乏較強的時間關(guān)聯(lián)性,同一片區(qū)域某一時刻的發(fā)展情況并不能完全說明該處經(jīng)濟一定是持續(xù)增長的,因此不能滿足趨勢預(yù)測。針對這一問題,本文提出了基于遺傳算法的海洋經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)預(yù)測,同時提出了整體迭代因子和局部迭代因子,結(jié)合傳統(tǒng)遺傳算法對于時間序列進行預(yù)測,并將改進后的算法和差分進化算法及粒子群算法作了比較,發(fā)現(xiàn)該算法精確度優(yōu)于上述算法。通過該方法有效地預(yù)測出未來幾個月內(nèi)經(jīng)濟變化情況,準(zhǔn)確度超過95%,在數(shù)據(jù)量越大的狀態(tài)下呈現(xiàn)預(yù)測的效果越好。(3)廈門海洋經(jīng)濟調(diào)查在線展示平臺。針對第一次全國海洋經(jīng)濟調(diào)查廈門片區(qū)需求,研發(fā)了廈門海洋經(jīng)濟調(diào)查在線展示平臺。本平臺中熱力可視化分析以及變化趨勢分析功能模塊主要以本文提出的基于自底向上網(wǎng)格聚類算法的經(jīng)濟熱點可視化分析和基于遺傳算法的海洋經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)預(yù)測為基礎(chǔ)進行研發(fā),有效的對廈門經(jīng)濟狀況進行可視化分析和預(yù)測。平臺首先通過收集過濾第一次海洋經(jīng)濟調(diào)查上來的數(shù)據(jù)并對其進行分析,建立了成果數(shù)據(jù)庫、專題數(shù)據(jù)庫、共享數(shù)據(jù)庫等四大數(shù)據(jù)庫并對數(shù)據(jù)進行了存儲,通過提取相應(yīng)經(jīng)濟數(shù)據(jù)信息,基于ArcGIS提供的Server服務(wù),實現(xiàn)了經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預(yù)測及各類海洋信息一體化的展示輔助決策平臺。
【學(xué)位單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P74;F127
【部分圖文】：

公式 2-4 和公式 2-5 來針對 C 求出平均值avr 和方差 var ia于反應(yīng)圖中點的分布程度，如果點分布的較均勻，則方差較低方差較大。有密度 density 為 0 的 block 全部從 C 中過濾出去并通過公式定義為 。遍歷 C 中的 block，將 block 中的密度 density 去除以平均值 部記為 blocks，將 Q(blocks， )添加進 中，再將 blocks 中于 1 的部分重新計算平均值記為。 中數(shù)據(jù)數(shù)量為 0 時進入步驟 7，不為 0 時進入步驟 5。， 中存放的即為層次隊列，運用 2.3.1 小節(jié)的色階映射算法color 值和 2.3.2 小節(jié)的縮放不變算法得出新的塊位置和塊的大p。上算法在處理過程中主要分成兩個部分，一個是縮，一個是放現(xiàn)下圖 2-1 的情況：

上海海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文在縮小層級上，越接近底層需要展現(xiàn)的信息量就越大，因此圖 2-1 中最大為底層需要的信息層次就越多，因而調(diào)用的層級隊列數(shù)目就越多，而在圖到中間區(qū)塊的過程中，一部分信息會被省去，因此減小了 level3 層次的調(diào)最頂層中的信息由于權(quán)重較低，因此就只能調(diào)用 level1 層。這樣就控制了高尺度向低尺度遷移的過程中調(diào)用不同的層級隊列來進行可視化，完成了的過程。在放大層級上，主要遵循如下圖 2-2 所示的步驟情況：

圖 2-3 多通道色階映射規(guī)則Fig 2-3 Chromatic order mapping rules圖2-3右圖為等腰三角形，原因是將2-3中左圖來對2-3中右圖進行映射得出，由于左側(cè) YG 距離等于 YR 距離，因此映射到右側(cè)應(yīng)呈現(xiàn)等要三角形的狀況。當(dāng)計算出來的比重為 0.39 時，可以發(fā)現(xiàn) 0.39<0.5 在左側(cè)應(yīng)變化 G 的第二個值，而若比重出現(xiàn) 0.6>0.5 則應(yīng)當(dāng)變化右側(cè)的值變換 R 中第一個值。由此可以解決多通道色階問題。2.3.2 縮放不變算法假定圖層縮放比 scaleRate 為 0.6 ，在地圖縮放過程中地圖細節(jié)信息將逐步減少，全局信息將增大。因此，在每一級的縮放都會過濾出一定的細節(jié)而底層則是需要過濾的細節(jié)
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本文編號：2868340