基于基站的GIS系统及其应用的研究与实现

发布时间：2017-10-09 19:15

  本文关键词：基于基站的GIS系统及其应用的研究与实现

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【摘要】：移动互联在最近的一段时间蓬勃发展,也将是未来互联网的趋势。在过去的2015年谷歌的移动端搜索量已经超过了PC端,这说明越来越多的人利用移动设备上网。移动设备大多数情况下都是通过3G/4G基站接入网络,在移动设备访问网络的时候,在基站中就会产生计费数据。因此我们将区域内的所有基站的计费数据进行整理分析就能够得到这个区域内人群的大致情况。本文的目的是利用3G计费数据、基站分布数据;之后利用ArcGIS Server开发平台,搭建一个WebGIS系统;同时结合常见的数据挖掘算法,提出一个区域人群波动以及组成态势分析算法;最后形成一个区域态势分析系统。该系统不仅可以显示特定区域或基站中的人数以及组成而且还可以对用户进行定位。同时该系统利用区域中历史的3G计费数据通过区域人群波动以及组成态势分析算法建立数据模型,并用该模型对实时数据进行分析判别,最后将判别结果显示在GIS系统上。为建立该系统,本文进行的研究以及主要的工作内容如下:1)通过对国内外有关领域的现状进行详细的解析,体会研究的价值。2)深入学习WebGIS开发流程,选择ArcGIS Server开发平台,并结合Silverlight技术,MVVM(Model-View-ViewModel)模式建立WebGIS系统。3)为了使数据更好的在GIS系统中展现,分析常用的密度分析算法,针对本系统数据的特点,筛选出了核密度分析,以及点密度分析。为满足需要实时化显示的要求,并节约系统资源,对分析数据实施按区域进行裁剪的办法。最后发布热图服务以供Web客户端调用显示。4)结合本系统数据的特性,以及数据分析的要求,在众多数据挖掘算法中选择了K-means算法.同时针对K-means算法的缺陷,采用KKZ算法(KATSAVOUNIDIS I,KUO C,ZHANG Z于1994年提出)来初始化中心点,并将K-means与C4.5算法进行了结合,最后提出了区域人群波动以及组成态势分析算法。针对系统需要实时对数据进行分析的要求,将算法进行了拆分,将其运行在不同的平台上,并利用主成份分析降低了数据维度以达到削减运算量的效果。5)由于本系统的数据量大、数据增长速度块,系统采用了Hadoop平台来对历史数据进行保存以及分析。同时为了实现对Hadoop的跨平台访问,系统中还引入了Thrift中间件技术。6)最后对本系统的功能以及性能进行了测试分析。
【关键词】：WebGIS Hadoop 密度分析 K-means Silverlight
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P208;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 研究工作的背景与意义12-13
• 1.2 GIS系统发展现状13-16
• 1.2.1 国外GIS系统发展现状13-14
• 1.2.1.1 ArcGIS13
• 1.2.1.2 MapInfo13-14
• 1.2.2 国内GIS系统发展现状14-15
• 1.2.3 基于基站GIS系统的普遍应用15
• 1.2.4 大数据在GIS系统中的应用15-16
• 1.3 本文的主要贡献与创新16-17
• 1.4 本论文的结构安排17-19
• 第二章 相关技术概述19-29
• 2.1 ArcGIS开发平台概述19-22
• 2.1.1 ArcGIS Desktop19
• 2.1.2 ArcGIS for Server19-20
• 2.1.3 ArcGIS for Server服务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 本章小结28-29
• 第三章 区域人群波动以及组成态势分析算法的研究29-44
• 3.1 概述29
• 3.2 区域人群波动以及组成态势分析算法设计29-31
• 3.3 数据的标准化方法31-32
• 3.4 对数据的降维处理32-35
• 3.5 区域态势分析算法流程35-43
• 3.5.1 相关算法介绍与分析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 决策树判别算法37-39
• 3.5.2 算法具体设计39-43
• 3.5.2.1 K值的选取39-40
• 3.5.2.2 训练模块40-41
• 3.5.2.3 判别模块的流程41-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第四章 系统总体设计44-54
• 4.1 系统总体架构设计44-45
• 4.1.1 会话层45
• 4.1.2 服务层45
• 4.1.3 数据层45
• 4.2 系统功能模块设计45-46
• 4.3 系统数据的存储46-53
• 4.3.1 非空间数据库的设计47-48
• 4.3.2 Geodatabase48-49
• 4.3.3 空间数据库的设计49-52
• 4.3.4 历史大数据的存储52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 系统后台的设计与实现54-74
• 5.1 实现对Hadoop跨平台的访问54-56
• 5.1.1 Thrift54-55
• 5.1.2 封装对HBase的操作55-56
• 5.1.3 使用ODBC连接Hive56
• 5.2 数据处理模块56-63
• 5.2.1 数据预处理模块57-59
• 5.2.1.1 系统数据清理58
• 5.2.1.2 系统数据转换58-59
• 5.2.1.3 系统数据集成59
• 5.2.2 空间数据更新模块59-61
• 5.2.3 历史数据更新模块61
• 5.2.4 过期数据清理模块61
• 5.2.5 区域态势分析任务提交模块61-63
• 5.3 空间数据的发布与分析63-71
• 5.3.1 地图切片数据的发布63
• 5.3.2 热图服务63-71
• 5.3.2.1 核密度分析64-66
• 5.3.2.2 点密度分析66-67
• 5.3.2.3 热图服务的发布67-71
• 5.4 WCF服务71-73
• 5.5 本章小结73-74
• 第六章 系统前台的设计与实现74-86
• 6.1 MVVM74-75
• 6.2 系统前台的实现75-85
• 6.2.1 系统地图图层的构成75-77
• 6.2.2 底图切换功能77-78
• 6.2.3 区域搜索功能78-79
• 6.2.4 热度图的显示79-82
• 6.2.5 当前信息查询82-84
• 6.2.6 用户搜索功能84
• 6.2.7 历史信息搜索功能84-85
• 6.3 本章小结85-86
• 第七章 系统测试86-96
• 7.1 系统测试环境86
• 7.2 测试数据来源86-87
• 7.3 区域人群波动以及组成态势分析算法的测试87-90
• 7.3.1 准确性测试87-88
• 7.3.2 速度测试88-90
• 7.4 区域态势分析系统功能测试90-95
• 7.4.1 底图切换功能测试90-91
• 7.4.2 区域搜索功能测试91-93
• 7.4.3 热度图的显示功能测试93
• 7.4.4 当前信息查询功能测试93-94
• 7.4.5 用户搜索功能测试94-95
• 7.4.6 历史信息搜索功能测试95
• 7.5 本章小结95-96
• 第八章 全文总结与展望96-97
• 8.1 全文总结96
• 8.2 后续工作展望96-97
• 致谢97-98
• 参考文献98-100

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