本文關(guān)鍵詞：基于基站的GIS系統(tǒng)及其應用的研究與實現(xiàn)

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【摘要】：移動互聯(lián)在最近的一段時間蓬勃發(fā)展,也將是未來互聯(lián)網(wǎng)的趨勢。在過去的2015年谷歌的移動端搜索量已經(jīng)超過了PC端,這說明越來越多的人利用移動設備上網(wǎng)。移動設備大多數(shù)情況下都是通過3G/4G基站接入網(wǎng)絡,在移動設備訪問網(wǎng)絡的時候,在基站中就會產(chǎn)生計費數(shù)據(jù)。因此我們將區(qū)域內(nèi)的所有基站的計費數(shù)據(jù)進行整理分析就能夠得到這個區(qū)域內(nèi)人群的大致情況。本文的目的是利用3G計費數(shù)據(jù)、基站分布數(shù)據(jù);之后利用ArcGIS Server開發(fā)平臺,搭建一個WebGIS系統(tǒng);同時結(jié)合常見的數(shù)據(jù)挖掘算法,提出一個區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法;最后形成一個區(qū)域態(tài)勢分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以顯示特定區(qū)域或基站中的人數(shù)以及組成而且還可以對用戶進行定位。同時該系統(tǒng)利用區(qū)域中歷史的3G計費數(shù)據(jù)通過區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法建立數(shù)據(jù)模型,并用該模型對實時數(shù)據(jù)進行分析判別,最后將判別結(jié)果顯示在GIS系統(tǒng)上。為建立該系統(tǒng),本文進行的研究以及主要的工作內(nèi)容如下:1)通過對國內(nèi)外有關(guān)領(lǐng)域的現(xiàn)狀進行詳細的解析,體會研究的價值。2)深入學習WebGIS開發(fā)流程,選擇ArcGIS Server開發(fā)平臺,并結(jié)合Silverlight技術(shù),MVVM(Model-View-ViewModel)模式建立WebGIS系統(tǒng)。3)為了使數(shù)據(jù)更好的在GIS系統(tǒng)中展現(xiàn),分析常用的密度分析算法,針對本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點,篩選出了核密度分析,以及點密度分析。為滿足需要實時化顯示的要求,并節(jié)約系統(tǒng)資源,對分析數(shù)據(jù)實施按區(qū)域進行裁剪的辦法。最后發(fā)布熱圖服務以供Web客戶端調(diào)用顯示。4)結(jié)合本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特性,以及數(shù)據(jù)分析的要求,在眾多數(shù)據(jù)挖掘算法中選擇了K-means算法.同時針對K-means算法的缺陷,采用KKZ算法(KATSAVOUNIDIS I,KUO C,ZHANG Z于1994年提出)來初始化中心點,并將K-means與C4.5算法進行了結(jié)合,最后提出了區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法。針對系統(tǒng)需要實時對數(shù)據(jù)進行分析的要求,將算法進行了拆分,將其運行在不同的平臺上,并利用主成份分析降低了數(shù)據(jù)維度以達到削減運算量的效果。5)由于本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)增長速度塊,系統(tǒng)采用了Hadoop平臺來對歷史數(shù)據(jù)進行保存以及分析。同時為了實現(xiàn)對Hadoop的跨平臺訪問,系統(tǒng)中還引入了Thrift中間件技術(shù)。6)最后對本系統(tǒng)的功能以及性能進行了測試分析。
【關(guān)鍵詞】：WebGIS Hadoop 密度分析 K-means Silverlight
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P208;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究工作的背景與意義12-13
• 1.2 GIS系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 國外GIS系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.2.1.1 ArcGIS13
• 1.2.1.2 MapInfo13-14
• 1.2.2 國內(nèi)GIS系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 基于基站GIS系統(tǒng)的普遍應用15
• 1.2.4 大數(shù)據(jù)在GIS系統(tǒng)中的應用15-16
• 1.3 本文的主要貢獻與創(chuàng)新16-17
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 相關(guān)技術(shù)概述19-29
• 2.1 ArcGIS開發(fā)平臺概述19-22
• 2.1.1 ArcGIS Desktop19
• 2.1.2 ArcGIS for Server19-20
• 2.1.3 ArcGIS for Server服務20-21
• 2.1.4 ArcGIS API for Silverlight21-22
• 2.2 Hadoop22-28
• 2.2.1 HDFS24-25
• 2.2.2 MapReduce25-26
• 2.2.3 Hive26-28
• 2.2.4 HBase28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法的研究29-44
• 3.1 概述29
• 3.2 區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法設計29-31
• 3.3 數(shù)據(jù)的標準化方法31-32
• 3.4 對數(shù)據(jù)的降維處理32-35
• 3.5 區(qū)域態(tài)勢分析算法流程35-43
• 3.5.1 相關(guān)算法介紹與分析35-39
• 3.5.1.1 K-means算法36
• 3.5.1.2 K-means算法的缺陷分析36-37
• 3.5.1.3 KKZ算法37
• 3.5.1.4 C4.5 決策樹判別算法37-39
• 3.5.2 算法具體設計39-43
• 3.5.2.1 K值的選取39-40
• 3.5.2.2 訓練模塊40-41
• 3.5.2.3 判別模塊的流程41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第四章 系統(tǒng)總體設計44-54
• 4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設計44-45
• 4.1.1 會話層45
• 4.1.2 服務層45
• 4.1.3 數(shù)據(jù)層45
• 4.2 系統(tǒng)功能模塊設計45-46
• 4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲46-53
• 4.3.1 非空間數(shù)據(jù)庫的設計47-48
• 4.3.2 Geodatabase48-49
• 4.3.3 空間數(shù)據(jù)庫的設計49-52
• 4.3.4 歷史大數(shù)據(jù)的存儲52-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 系統(tǒng)后臺的設計與實現(xiàn)54-74
• 5.1 實現(xiàn)對Hadoop跨平臺的訪問54-56
• 5.1.1 Thrift54-55
• 5.1.2 封裝對HBase的操作55-56
• 5.1.3 使用ODBC連接Hive56
• 5.2 數(shù)據(jù)處理模塊56-63
• 5.2.1 數(shù)據(jù)預處理模塊57-59
• 5.2.1.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)清理58
• 5.2.1.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換58-59
• 5.2.1.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成59
• 5.2.2 空間數(shù)據(jù)更新模塊59-61
• 5.2.3 歷史數(shù)據(jù)更新模塊61
• 5.2.4 過期數(shù)據(jù)清理模塊61
• 5.2.5 區(qū)域態(tài)勢分析任務提交模塊61-63
• 5.3 空間數(shù)據(jù)的發(fā)布與分析63-71
• 5.3.1 地圖切片數(shù)據(jù)的發(fā)布63
• 5.3.2 熱圖服務63-71
• 5.3.2.1 核密度分析64-66
• 5.3.2.2 點密度分析66-67
• 5.3.2.3 熱圖服務的發(fā)布67-71
• 5.4 WCF服務71-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第六章 系統(tǒng)前臺的設計與實現(xiàn)74-86
• 6.1 MVVM74-75
• 6.2 系統(tǒng)前臺的實現(xiàn)75-85
• 6.2.1 系統(tǒng)地圖圖層的構(gòu)成75-77
• 6.2.2 底圖切換功能77-78
• 6.2.3 區(qū)域搜索功能78-79
• 6.2.4 熱度圖的顯示79-82
• 6.2.5 當前信息查詢82-84
• 6.2.6 用戶搜索功能84
• 6.2.7 歷史信息搜索功能84-85
• 6.3 本章小結(jié)85-86
• 第七章 系統(tǒng)測試86-96
• 7.1 系統(tǒng)測試環(huán)境86
• 7.2 測試數(shù)據(jù)來源86-87
• 7.3 區(qū)域人群波動以及組成態(tài)勢分析算法的測試87-90
• 7.3.1 準確性測試87-88
• 7.3.2 速度測試88-90
• 7.4 區(qū)域態(tài)勢分析系統(tǒng)功能測試90-95
• 7.4.1 底圖切換功能測試90-91
• 7.4.2 區(qū)域搜索功能測試91-93
• 7.4.3 熱度圖的顯示功能測試93
• 7.4.4 當前信息查詢功能測試93-94
• 7.4.5 用戶搜索功能測試94-95
• 7.4.6 歷史信息搜索功能測試95
• 7.5 本章小結(jié)95-96
• 第八章 全文總結(jié)與展望96-97
• 8.1 全文總結(jié)96
• 8.2 后續(xù)工作展望96-97
• 致謝97-98
• 參考文獻98-100

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