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文檔簡(jiǎn)介
1、移動(dòng)互聯(lián)在最近的一段時(shí)間蓬勃發(fā)展,也將是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的趨勢(shì)。在過(guò)去的2015年谷歌的移動(dòng)端搜索量已經(jīng)超過(guò)了PC端,這說(shuō)明越來(lái)越多的人利用移動(dòng)設(shè)備上網(wǎng)。移動(dòng)設(shè)備大多數(shù)情況下都是通過(guò)3G/4G基站接入網(wǎng)絡(luò),在移動(dòng)設(shè)備訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,在基站中就會(huì)產(chǎn)生計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)。因此我們將區(qū)域內(nèi)的所有基站的計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析就能夠得到這個(gè)區(qū)域內(nèi)人群的大致情況。
本文的目的是利用3G計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)、基站分布數(shù)據(jù);之后利用ArcGIS Server開(kāi)發(fā)平臺(tái),搭建
2、一個(gè)WebGIS系統(tǒng);同時(shí)結(jié)合常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘算法,提出一個(gè)區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法;最后形成一個(gè)區(qū)域態(tài)勢(shì)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以顯示特定區(qū)域或基站中的人數(shù)以及組成而且還可以對(duì)用戶進(jìn)行定位。同時(shí)該系統(tǒng)利用區(qū)域中歷史的3G計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)通過(guò)區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法建立數(shù)據(jù)模型,并用該模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判別,最后將判別結(jié)果顯示在GIS系統(tǒng)上。為建立該系統(tǒng),本文進(jìn)行的研究以及主要的工作內(nèi)容如下:
1)通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)領(lǐng)域
3、的現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)的解析,體會(huì)研究的價(jià)值。
2)深入學(xué)習(xí)WebGIS開(kāi)發(fā)流程,選擇ArcGIS Server開(kāi)發(fā)平臺(tái),并結(jié)合Silverlight技術(shù),MVVM(Model-View-ViewModel)模式建立WebGIS系統(tǒng)。
3)為了使數(shù)據(jù)更好的在GIS系統(tǒng)中展現(xiàn),分析常用的密度分析算法,針對(duì)本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),篩選出了核密度分析,以及點(diǎn)密度分析。為滿足需要實(shí)時(shí)化顯示的要求,并節(jié)約系統(tǒng)資源,對(duì)分析數(shù)據(jù)實(shí)施按區(qū)域進(jìn)行裁
4、剪的辦法。最后發(fā)布熱圖服務(wù)以供Web客戶端調(diào)用顯示。
4)結(jié)合本系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特性,以及數(shù)據(jù)分析的要求,在眾多數(shù)據(jù)挖掘算法中選擇了K-means算法.同時(shí)針對(duì)K-means算法的缺陷,采用KKZ算法(KATSAVOUNIDISI,KUOC,ZHANGZ于1994年提出)來(lái)初始化中心點(diǎn),并將K-means與C4.5算法進(jìn)行了結(jié)合,最后提出了區(qū)域人群波動(dòng)以及組成態(tài)勢(shì)分析算法。針對(duì)系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的要求,將算法進(jìn)行了拆分,將其
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