基于大数据的港口集疏运可视分析系统研究

发布时间：2017-05-27 02:00

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【摘要】：随着互联网、云计算、移动设备和物联网等信息技术的飞速发展,每天越来越多的信息被收集和存储起来,大数据正呈爆炸式增长,我们已经进入大数据时代。大数据时代背景下,某港口已经实现了生产业务信息化,并且积累了大量的生产作业数据。蕴含在港口生产业务数据中的潜在价值有待挖掘,大量的外部数据也亟待获取,然而传统的统计分析系统已经不能满足需求。基于大数据的可视分析理论与技术已经在很多领域不断被应用,为解决目前港口生产统计分析过程中存在着的数据分析和挖掘功能匮乏问题提供了思路和方法。本论文对大数据和可视化技术做了系统的概述,分析了国内外对可视化技术的研究现状,介绍了可视化的实现方法。本文结合港口的业务特点,设计了基于大数据的可视分析系统整体框架,详细设计并重点实现了可视化模块。本文针对可视化模块的设计提出基于交互技术的多组件协同,以增强系统的综合分析能力。最后,本文对可视化系统的结果进行了分析应用。
【关键词】：大数据 可视化 港口 集疏运
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F552;F270.7
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 项目背景12-13
• 1.1.3 研究目的和意义13
• 1.2 研究内容及创新点13-14
• 1.3 论文结构14-15
• 2 理论综述15-27
• 2.1 可视化理论概述15-19
• 2.1.1 可视化简介15
• 2.1.2 可视化流程15-18
• 2.1.3 可视化基本图表18-19
• 2.1.4 大数据背景下的可视化19
• 2.2 数据分析与挖掘19-21
• 2.2.1 探索式数据分析19-20
• 2.2.2 联机分析处理20
• 2.2.3 数据挖掘20-21
• 2.3 网络爬虫与分词21-24
• 2.3.1 网络爬虫22
• 2.3.2 中文分词22-24
• 2.4 HADOOP平台24-26
• 2.4.1 HDFS文件系统24-25
• 2.4.2 MapReduce并行计算框架25-26
• 2.5 可缩放矢量图形SVG26-27
• 3 港口集疏运可视分析系统需求分析27-37
• 3.1 系统研发目标27
• 3.2 系统数据来源27-28
• 3.3 集疏运业务流程分析28-35
• 3.3.1 计划管理流程28-29
• 3.3.2 大船作业管理流程29-31
• 3.3.3 驳船作业管理流程31-32
• 3.3.4 汽车作业管理流程32-33
• 3.3.5 火车作业管理流程33-34
• 3.3.6 集疏运生产作业统计流程34-35
• 3.4 功能需求35-36
• 3.5 非功能性能需求36-37
• 4 系统总体框架设计及建模37-47
• 4.1 系统整体功能结构37
• 4.2 系统整体流程设计37-38
• 4.3 系统整体分层框架38-40
• 4.4 系统模型建立40-41
• 4.5 面向主题的网络爬虫模块设计41-45
• 4.5.1 抓取网页分类42
• 4.5.2 抓取策略42-43
• 4.5.3 网络爬虫抓取流程43-45
• 4.6 可视化模块整体设计45-47
• 5 可视化模块详细设计47-65
• 5.1 地理信息可视化47-54
• 5.1.1 地图图层的绘制47-48
• 5.1.2 点数据可视化48-52
• 5.1.3 线数据可视化52-53
• 5.1.4 区域数据可视化53-54
• 5.2 层次及网络数据可视化54-58
• 5.2.1 层次数据54-55
• 5.2.2 网络数据可视化55-58
• 5.3 文本可视化58-60
• 5.4 可视化交互技术60-65
• 6 系统实现与结果分析65-74
• 6.1 系统实现65-69
• 6.2 基于力导向图的港口集疏运网络分析69-71
• 6.3 基于多视图协同的船舶作业量分析71-74
• 7 总结与展望74-76
• 参考文献76-79
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果79-81
• 学位论文数据集81

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本文编号：398547