發(fā)布時(shí)間：2017-10-09 19:15

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

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【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)在最近的一段時(shí)間蓬勃發(fā)展,也將是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的趨勢(shì)。在過(guò)去的2015年谷歌的移動(dòng)端搜索量已經(jīng)超過(guò)了PC端,這說(shuō)明越來(lái)越多的人利用移動(dòng)設(shè)備上網(wǎng)。移動(dòng)設(shè)備大多數(shù)情況下都是通過(guò)3G/4G基站接入網(wǎng)絡(luò),在移動(dòng)設(shè)備訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,在基站中就會(huì)產(chǎn)生計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)。因此我們將區(qū)域內(nèi)的所有基站的計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析就能夠得到這個(gè)區(qū)域內(nèi)人群的大致情況。本文的目的是利用3G計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)、基站分布數(shù)據(jù);之后利用ArcGIS Server開(kāi)發(fā)平臺(tái),搭建一個(gè)WebGIS系統(tǒng);同時(shí)結(jié)合常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法,提出一個(gè)區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法;最后形成一個(gè)區(qū)域態(tài)勢(shì)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(duì)用戶(hù)進(jìn)行定位。同時(shí)該系統(tǒng)利用區(qū)域中歷史的3G計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)通過(guò)區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法建立數(shù)據(jù)模型,并用該模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行的研究以及主要的工作內(nèi)容如下:1)通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)領(lǐng)域的現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)的解析,體會(huì)研究的價(jià)值。2)深入學(xué)習(xí)WebGIS開(kāi)發(fā)流程,選擇ArcGIS Server開(kāi)發(fā)平臺(tái),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(duì)本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),篩選出了核密度分析,以及點(diǎn)密度分析。為滿(mǎn)足需要實(shí)時(shí)化顯示的要求,并節(jié)約系統(tǒng)資源,對(duì)分析數(shù)據(jù)實(shí)施按區(qū)域進(jìn)行裁剪的辦法。最后發(fā)布熱圖服務(wù)以供Web客戶(hù)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(shí)針對(duì)K-means算法的缺陷,采用KKZ算法(KATSAVOUNIDIS I,KUO C,ZHANG Z于1994年提出)來(lái)初始化中心點(diǎn),并將K-means與C4.5算法進(jìn)行了結(jié)合,最后提出了區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法。針對(duì)系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的要求,將算法進(jìn)行了拆分,將其運(yùn)行在不同的平臺(tái)上,并利用主成份分析降低了數(shù)據(jù)維度以達(dá)到削減運(yùn)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(zhǎng)速度塊,系統(tǒng)采用了Hadoop平臺(tái)來(lái)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行保存以及分析。同時(shí)為了實(shí)現(xiàn)對(duì)Hadoop的跨平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn),系統(tǒng)中還引入了Thrift中間件技術(shù)。6)最后對(duì)本系統(tǒng)的功能以及性能進(jìn)行了測(cè)試分析。
【關(guān)鍵詞】：WebGIS Hadoop 密度分析 K-means Silverlight
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)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(guó)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(yīng)用15
• 1.2.4 大數(shù)據(jù)在GIS系統(tǒng)中的應(yīng)用15-16
• 1.3 本文的主要貢獻(xiàn)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(kāi)發(fā)平臺(tái)概述19-22
• 2.1.1 ArcGIS Desktop19
• 2.1.2 ArcGIS for Server19-20
• 2.1.3 ArcGIS for Server服務(wù)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(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法的研究29-44
• 3.1 概述29
• 3.2 區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法設(shè)計(jì)29-31
• 3.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方法31-32
• 3.4 對(duì)數(shù)據(jù)的降維處理32-35
• 3.5 區(qū)域態(tài)勢(shì)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(shù)判別算法37-39
• 3.5.2 算法具體設(shè)計(jì)39-43
• 3.5.2.1 K值的選取39-40
• 3.5.2.2 訓(xùn)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(shè)計(jì)44-54
• 4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)44-45
• 4.1.1 會(huì)話(huà)層45
• 4.1.2 服務(wù)層45
• 4.1.3 數(shù)據(jù)層45
• 4.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)45-46
• 4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)46-53
• 4.3.1 非空間數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)47-48
• 4.3.2 Geodatabase48-49
• 4.3.3 空間數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)49-52
• 4.3.4 歷史大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)52-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 系統(tǒng)后臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)54-74
• 5.1 實(shí)現(xiàn)對(duì)Hadoop跨平臺(tái)的訪(fǎng)問(wèn)54-56
• 5.1.1 Thrift54-55
• 5.1.2 封裝對(duì)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(yù)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(guò)期數(shù)據(jù)清理模塊61
• 5.2.5 區(qū)域態(tài)勢(shì)分析任務(wù)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(wù)63-71
• 5.3.2.1 核密度分析64-66
• 5.3.2.2 點(diǎn)密度分析66-67
• 5.3.2.3 熱圖服務(wù)的發(fā)布67-71
• 5.4 WCF服務(wù)71-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第六章 系統(tǒng)前臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)74-86
• 6.1 MVVM74-75
• 6.2 系統(tǒng)前臺(tái)的實(shí)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(dāng)前信息查詢(xún)82-84
• 6.2.6 用戶(hù)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(cè)試86-96
• 7.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境86
• 7.2 測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源86-87
• 7.3 區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法的測(cè)試87-90
• 7.3.1 準(zhǔn)確性測(cè)試87-88
• 7.3.2 速度測(cè)試88-90
• 7.4 區(qū)域態(tài)勢(shì)分析系統(tǒng)功能測(cè)試90-95
• 7.4.1 底圖切換功能測(cè)試90-91
• 7.4.2 區(qū)域搜索功能測(cè)試91-93
• 7.4.3 熱度圖的顯示功能測(cè)試93
• 7.4.4 當(dāng)前信息查詢(xún)功能測(cè)試93-94
• 7.4.5 用戶(hù)搜索功能測(cè)試94-95
• 7.4.6 歷史信息搜索功能測(cè)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(xiàn)98-100

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本文編號(hào)：1001923