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基于大数据的船舶行为分析系统的设计与实现

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基于大数据的船舶行为分析系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-22页
 1.1 研究背景及意义第13-14页
 1.2 研究现状第14-18页
  1.2.1 船舶数据预处理算法第14-15页
  1.2.2 分布式聚类算法第15-17页
  1.2.3 船舶航行轨迹切分算法第17页
  1.2.4 船舶实时预测算法第17-18页
 1.3 本文研究内容及贡献第18-20页
  1.3.1 研究内容第18-19页
  1.3.2 主要贡献第19-20页
 1.4 论文结构第20-22页
第二章 相关理论和技术第22-33页
 2.1 大数据相关的技术第22-24页
  2.1.1 HDFS分布式文件系统第22页
  2.1.2 HBase分布式数据库第22-23页
  2.1.3 Spark分布式计算引擎第23-24页
 2.2 DBSCAN聚类算法第24-28页
  2.2.1 DBSCAN算法简介第24-26页
  2.2.2 DBSCAN的执行过程第26页
  2.2.3 伪代码第26-28页
 2.3 状态机第28页
 2.4 道格拉斯普克算法第28-29页
 2.5 MySQL数据库技术第29-30页
 2.6 Geohash地理位置编码第30-32页
 2.7 本章总结第32-33页
第三章 基于Spark的并行数据预处理算法第33-41页
 3.1 引言第33-34页
 3.2 HBase数据表设计第34-35页
  3.2.1 HBase数据表设计第34-35页
 3.3 基于Spark的并行数据预处理算法第35-39页
  3.3.1 数据分区第35-37页
  3.3.2 数据信息计算补全第37-39页
  3.3.3 数据过滤第39页
 3.4 AIS数据抽取工具的设计第39-41页
第四章 基于Spark分布式并行DBSCAN聚类算法第41-54页
 4.1 引言第41-42页
 4.2 基于Spark的分布式DBSCAN算法第42-49页
  4.2.1 数据分区第42-46页
  4.2.2 分区内数据压缩第46-47页
  4.2.3 本地聚类并贴分区标签第47-49页
  4.2.4 算法的优化方案——个性化参数第49页
 4.3 实际实验与结果分析第49-54页
  4.3.1 聚类结果展示第49-53页
  4.3.2 分布式DBSCAN算法优化第53-54页
第五章 基于状态机的历史航次抽取算法第54-66页
 5.1 引言第54页
 5.2 基于状态机的船舶航次抽取算法第54-63页
  5.2.1 将信号点按船只进行分组第56页
  5.2.2 抽取关键点第56页
  5.2.3 形成单点停泊流水第56-57页
  5.2.4 将单点停泊流水合并为多点停泊流水第57-58页
  5.2.5 停泊流水再合并第58页
  5.2.6 根据停泊流水提取航次第58-62页
  5.2.7 修改最后一条流水的意图第62-63页
  5.2.8 不同货物的阈值配置第63页
 5.3 航次抽取结果分析第63-66页
第六章 基于统计学的实时航次预测算法第66-74页
 6.1 引言第66页
 6.2 基于统计学的实时航次预测算法第66-71页
  6.2.1 近港预测逻辑第66-67页
  6.2.2 远港预测逻辑第67-71页
 6.3 预测效果展示与分析第71-74页
第七章 系统设计与实现第74-82页
 7.1 引言第74页
 7.2 需求分析第74-76页
  7.2.1 系统简介第74页
  7.2.2 目标用户第74页
  7.2.3 数据需求第74-75页
  7.2.4 性能需求第75页
  7.2.5 运行环境第75-76页
 7.3 数据研发架构设计第76-79页
  7.3.1 AIS航行数据预处理第76-77页
  7.3.2 泊位聚类、自动化确认及关联港口第77-78页
  7.3.3 获取各船舶的航次第78-79页
  7.3.4 船舶航次的预测第79页
 7.4 数据存储设计第79-82页
  7.4.1 AIS数据的存储第79-80页
  7.4.2 MySQL数据库的设计第80-82页
第八章 总结与展望第82-85页
 8.1 工作总结第82-83页
 8.2 工作展望第83-85页
参考文献第85-87页
致谢第87页

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