面向灾害应急的手机信令数据快速聚类及受灾人口计算方法

发布时间：2020-11-18 13:54

　　 近几年,我国灾害事故和突发事件频发趋势越来越显著,给国家带来了巨大的经济损失,给人民群众的生命和财产安全造成了极大危害。灾害发生时及时展开紧急救援,减少人员伤亡是应急救援的第一要务,合理分配救援的人力、物力是实施高效救援的前提。有序和高效地进行地理信息的统一获取、快速处理和及时提供,可以让我们充分掌握应急区域的现场情况,合理部署军队、武警等专业救援力量。根据应急指令奔赴现场开展应急救援,能提高应急救援的效率,最大限度地挽救人民群众的生命和财产安全。为了解决应急条件下如何计算受灾人口的问题,本文构建了基于手机信令数据的应急条件下受灾人口计算模型,通过对聚类算法的研究,提出了基于DBSCAN与k-means结合的聚类算法,将聚类算法应用于应急条件下受灾人口的计算,提高了应急条件下受灾人口计算的效率,并以洪涝灾害为例,将通过本文方法得到的受灾人口数据进行应用。(1)根据手机信令数据的获取方式,结合手机信令数据的时空特征,对手机信令数据进行格式处理、数据清洗等一系列预处理,得到质量较高的海量手机信令数据,并对手机信令数据进行空间化处理。(2)根据密集型点数据的处理方法,提出了基于DBSCAN与k-means结合的聚类算法,并且从运行时间、聚类质量、聚类点位精度三个方面进行分析。(3)将DBSCAN与k-means结合的聚类算法应用于应急条件下受灾人口的计算,并且对使用聚类算法计算灾区人口的结果进行分析,主要从计算时间和准确性两个方面进行分析。(4)针对现有的人口计算模型已经无法满足应急条件下计算受灾人口的需求,提出了应急条件下受灾人口的计算模型,将聚类算法、应急条件下受灾人口的计算模型作为理论支撑,设计并实现了原型系统。利用本文方法可以在灾害发生的第一时间快速、高效地对灾区的受灾人口进行估算,并将其应用于灾害救援等级评估等方面,为应急救援决策提供科学的建议。
【学位单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X4;TP311.13
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 灾害应急的发展现状
        1.3.2 手机信令数据的研究现状
        1.3.3 聚类方法的研究现状
    1.4 论文的研究内容及技术路线
    1.5 章节安排
2 手机信令数据基本原理及时空特征
    2.1 手机信令数据的概念
    2.2 手机信令数据的来源
    2.3 手机信令数据的时空特征分析
    2.4 手机信令数据的一般处理流程
        2.4.1 格式处理
        2.4.2 数据清洗
        2.4.3 数据等时间间隔化处理
    2.5 本章小结
3 手机信令数据聚类方法
    3.1 现有的聚类算法
        3.1.1 聚类分析
        3.1.2 经典的聚类算法
        3.1.3 聚类质量的评估方法
    3.2 基于DBSCAN与 K-MEANS结合的聚类算法
        3.2.1 聚类思想
        3.2.2 算法过程
        3.2.3 算法的优劣
    3.3 参数的确定方法
        3.3.1 DBSCAN参数的确定
        3.3.2 cluterNum的确定
    3.4 聚类结果与分析
        3.4.1 聚类结果
        3.4.2 结果分析
    3.5 本章小结
4 基于手机信令数据的应急条件下受灾人口计算方法
    4.1 传统的人口数据获取方法
    4.2 应急条件下受灾人口的计算方法及特点
    4.3 基于手机信令数据的受灾人口计算方法
        4.3.1 顾及地理条件约束的受灾人口计算模型
        4.3.2 受灾人口的计算方法
    4.4 实验及结果分析
        4.4.1 数据源
        4.4.2 研究区域
        4.4.3 权重的确认
        4.4.4 结果分析
    4.5 本章小结
5 系统实现及应用
    5.1 背景
    5.2 系统定位
    5.3 系统功能
        5.3.1 系统概述
        5.3.2 开发环境
        5.3.3 功能组成
        5.3.4 系统详细功能
    5.4 系统应用效果
    5.5 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
在攻读学位期间取得的科研成果

【参考文献】

相关期刊论文 前9条

1 万金红;陈必真;;洪涝灾情评估研究综述[J];防灾科技学院学报;2015年04期

2 杜翠凤;余艺;蒋超;;基于空间密度聚类的移动用户热点区域识别方法[J];移动通信;2015年16期

3 张惠;沈亮;李宝磊;戴鹏程;;手机数据在交通规划中的应用研究[J];互联网天地;2015年05期

4 钮心毅;丁亮;宋小冬;;基于手机数据识别上海中心城的城市空间结构[J];城市规划学刊;2014年06期

5 熊伟;;关于转变测绘地理信息行政管理职能的思考[J];测绘与空间地理信息;2013年04期

6 冉斌;;手机数据在交通调查和交通规划中的应用[J];城市交通;2013年01期

7 何寿清;王挺;;基于手机定位服务的地震灾情速报和搜救技术探讨[J];华南地震;2012年04期

8 周红芳;王鹏;;DBSCAN算法中参数自适应确定方法的研究[J];西安理工大学学报;2012年03期

9 杨柳;张俊芝;;聚类算法分析及其性能比较[J];中国新技术新产品;2012年07期

本文编号：2888790