基于大数据的人防应急疏散指挥系统研究与实现
发布时间：2021-08-02 21:07
随着大数据的兴起和广泛应用,其强大的并发计算能力和数据挖掘功能已经被广泛应用到各个行业。大数据技术的发展与应用给人防建设革新带来了机遇和挑战。借助人防大数据技术,利用云平台关键技术,搭建人防战备大数据平台,能有效打破部门信息孤岛,打通现有各层级、各系统、各领域之间的数据通道,构建多渠道、精准化、实时性的大数据体系,推进政府和军事部门数据共享机制,有效提高城市抗灾应急快速反应速度和处理能力。本文以某省人防战备大数据工程的建成为研究目的,针对该区域各类人防力量数据混乱,各地人防信息数据标准不一致,人防部门之间信息孤岛严重,多部门协作困难,防空防灾应急信息化程度较低等问题,研究并实现了基于大数据的人防应急疏散指挥系统的设计与开发。论文首先了解该省人防数据现状,分析采集需求和人防数据规模,并以此为依据,将系统数据采集总分为人防基础数据采集、动态情况数据采集两大部分,并根据其特性设计了各自的采集方案。系统中所有采集数据上传至大数据中心进行海量存储。结合人防战备大数据工程实际需求,建立基于Spark on Yarn的分布式平台大数据计算中心,它融合机器学习聚类算法、大数据分析技术、概率分布技术等多...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
HBase架构图
第四章系统详细设计29第四章系统详细设计4.1系统架构设计本系统后端采用SpringMVC框架，前端采用vue渐进式框架，前后端分离并通过ajax异步请求进行交互数据。系统访问采用SSO单点登录（SingleSignOn）进行身份认证，用户在登录系统只需进行一次权限验证，则平台其他所有需要进行验证的新系统都对该用户采取信任态度。本系统的地图引擎采用SuperMap，为人防战备数据工程中各个软件提供地理数据支撑和地图服务。SparkonYarn框架负责数据统计和分析。4.1.1系统总体架构设计系统的总体架构如图4-1所示，大体分为三个模块，最底层为数据层负责多源数据采集存储，中间处理层负责大数据并发计算分析和其他必要功能，最上层为实际应用软件层负责用户功能界面展示和交互功能。图4-1系统整体架构图1.业务采集数据层【DataLayer】根据平台数据类型不同，多种数据库负责存储不同的业务数据。平台业务数据
第五章系统详细实现47第五章系统详细实现本章对人防应急辅助决策系统中几个功能点的实现过程进行了介绍。非关键问题将省略阐述。5.1终端授权模块实现系统对某个添加成功的数据采集终端进行授权，与指定的用户进行关联，并为该用户提供数据采集终端应用的密码以及使用期限。具体操作流程为：1)在设备列表中选择一个“授权状态”为“未授权”的终端设备，单击其最右侧的“授权”按钮；2)在进入的新页面中根据要求填写用户姓名、授权有效期、绑定采集区域，完成后，点击“提交”按钮。实现效果如图5-1所示。图5-1授权界面的实现效果终端授权的部分核心代码如下:@OverridepublicintaddAuth(TerminalInfoPopo,HttpServletRequestrequest)throwsServiceException{//TODOAuto-generatedmethodstubtry{if(StringUtils.isBlank(po.getTerminalId())){thrownewServiceException("授权终端编号为空");}………//其他参数验证，类似省略
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的自适应参数DBSCAN聚类算法[J]. 王光,林国宇. 计算机工程与应用. 2020(14)
[2]数据挖掘经典分类聚类算法的研究综述[J]. 姚奇峰,杨连贺. 现代信息科技. 2019(24)
[3]大数据时代的数据挖掘技术与应用分析[J]. 姚娜. 电脑编程技巧与维护. 2019(12)
[4]中国大数据战略发展状况探析[J]. 李后卿,樊津妍,印翠群. 图书馆. 2019(12)
[5]利用大数据提升消防指挥调度效能[J]. 翟华北. 计算机与网络. 2019(23)
[6]自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究[J]. 李文杰,闫世强,蒋莹,张松芝,王成良. 计算机工程与应用. 2019(05)
[7]人防指挥通信系统的计算机信息化建设[J]. 许丽萧. 中国新通信. 2019(02)
[8]Hive over Hbase框架查询性能研究[J]. 叶奇明,陈俊宇. 广东石油化工学院学报. 2018(06)
[9]非结构化数据库MongoDB的数据存储[J]. 李纪伟,段中帅,王顺晔. 电脑知识与技术. 2018(27)
[10]Redis分布式缓存实现与解析[J]. 周智. 信息通信. 2018(06)
硕士论文
[1]Spark缓存机制研究与实现[D]. 王宇阳.重庆邮电大学 2019
[2]个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究[D]. 郭智鹏.华中科技大学 2018
[3]数据密集型科学的运行机制研究[D]. 金莎.天津大学 2018
[4]K-Means算法的k值自适应优化方法研究[D]. 李芳.安徽大学 2015
本文编号：3318275
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
HBase架构图
第四章系统详细设计29第四章系统详细设计4.1系统架构设计本系统后端采用SpringMVC框架，前端采用vue渐进式框架，前后端分离并通过ajax异步请求进行交互数据。系统访问采用SSO单点登录（SingleSignOn）进行身份认证，用户在登录系统只需进行一次权限验证，则平台其他所有需要进行验证的新系统都对该用户采取信任态度。本系统的地图引擎采用SuperMap，为人防战备数据工程中各个软件提供地理数据支撑和地图服务。SparkonYarn框架负责数据统计和分析。4.1.1系统总体架构设计系统的总体架构如图4-1所示，大体分为三个模块，最底层为数据层负责多源数据采集存储，中间处理层负责大数据并发计算分析和其他必要功能，最上层为实际应用软件层负责用户功能界面展示和交互功能。图4-1系统整体架构图1.业务采集数据层【DataLayer】根据平台数据类型不同，多种数据库负责存储不同的业务数据。平台业务数据
第五章系统详细实现47第五章系统详细实现本章对人防应急辅助决策系统中几个功能点的实现过程进行了介绍。非关键问题将省略阐述。5.1终端授权模块实现系统对某个添加成功的数据采集终端进行授权，与指定的用户进行关联，并为该用户提供数据采集终端应用的密码以及使用期限。具体操作流程为：1)在设备列表中选择一个“授权状态”为“未授权”的终端设备，单击其最右侧的“授权”按钮；2)在进入的新页面中根据要求填写用户姓名、授权有效期、绑定采集区域，完成后，点击“提交”按钮。实现效果如图5-1所示。图5-1授权界面的实现效果终端授权的部分核心代码如下:@OverridepublicintaddAuth(TerminalInfoPopo,HttpServletRequestrequest)throwsServiceException{//TODOAuto-generatedmethodstubtry{if(StringUtils.isBlank(po.getTerminalId())){thrownewServiceException("授权终端编号为空");}………//其他参数验证，类似省略
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的自适应参数DBSCAN聚类算法[J]. 王光,林国宇. 计算机工程与应用. 2020(14)
[2]数据挖掘经典分类聚类算法的研究综述[J]. 姚奇峰,杨连贺. 现代信息科技. 2019(24)
[3]大数据时代的数据挖掘技术与应用分析[J]. 姚娜. 电脑编程技巧与维护. 2019(12)
[4]中国大数据战略发展状况探析[J]. 李后卿,樊津妍,印翠群. 图书馆. 2019(12)
[5]利用大数据提升消防指挥调度效能[J]. 翟华北. 计算机与网络. 2019(23)
[6]自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究[J]. 李文杰,闫世强,蒋莹,张松芝,王成良. 计算机工程与应用. 2019(05)
[7]人防指挥通信系统的计算机信息化建设[J]. 许丽萧. 中国新通信. 2019(02)
[8]Hive over Hbase框架查询性能研究[J]. 叶奇明,陈俊宇. 广东石油化工学院学报. 2018(06)
[9]非结构化数据库MongoDB的数据存储[J]. 李纪伟,段中帅,王顺晔. 电脑知识与技术. 2018(27)
[10]Redis分布式缓存实现与解析[J]. 周智. 信息通信. 2018(06)
硕士论文
[1]Spark缓存机制研究与实现[D]. 王宇阳.重庆邮电大学 2019
[2]个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究[D]. 郭智鹏.华中科技大学 2018
[3]数据密集型科学的运行机制研究[D]. 金莎.天津大学 2018
[4]K-Means算法的k值自适应优化方法研究[D]. 李芳.安徽大学 2015
本文编号：3318275
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3318275.html
最近更新
教材专著
