毕业论文移动版

3。2 功能设计 13

3。3 数据库表设计 14

3。4 本章小结 15

第四章  系统实现 17

4。1 Hadoop框架设计 17

4。2 MapReduce框架设计 18

4。3 密集人群安全预警机制 18

4。3。1 时间序列模型 18

4。3。2 安全预警策略 19

4。3。3 基于时间序列模型的安全预警并行算法 20

4。4 密集人群安全报警机制 21

4。4。1 聚类算法 21

4。4。2 安全报警策略 22

4。4。3 基于聚类算法的安全报警并行算法 23

4。5 数据显示设计 24

4。6 本章小结 24

第五章  系统测试 25

5。1 密集人群安全预警机制测试 25

5。2 JavaWeb登录测试和显示测试 26

5。3 本章小结 27

总结与展望 28

总结 28

展望 28

参 考 文 献 31

致 谢 30

第一章  绪论

1。1 课题的背景及来源

2014年12月31日23时35分许，正值跨年夜活动，因很多游客市民聚集在上海外滩迎接新年，黄浦区外滩陈毅广场进入和退出的人流对冲，致使有人摔倒，发生踩踏事件。截至2015年1月23日11点，事件造成36人死亡49人受伤，已有47人经诊治后出院，2名重伤员继续在院治疗，其中1名生命体征还不平稳[1]。

据报道，这些年世界各地都发生了大大小小的踩踏事件，发生地区既有像德国这样的发达国家，也有像印度、中国这样的广大发展中国家[13]。根据事后的调查结果，这些踩踏事件的发生原因大抵可归为以下几类：

（1）对活动风险未作评估；

（2）预防准备严重缺失；

（3）未监测人员流量变化情况以及预警；

（4）应对处置失当。

（5）不遵守规则，危险意识薄弱。

随着大型活动的增多，参与人数增加，踩踏事件发生的概率大大增加。踩踏事件的发生造成严重的人员伤亡，轻者造成交通混乱，重则严重影响社会治安秩序，造成极大的社会经济损失，而国内外又没有很好的预防措施[23]。

为此，本文提出了一套新型的解决此类问题的方案——基于云平台的密集人群安全预警系统。

1。2 课题相关的国内外现状

（1）国内据调查，目前针对踩踏事件的预防，主要有两种形式。

一是预警，此类形式主要采用政府或大公司提供的大数据分析，对活动可能发生的踩踏事件进行预测[25]，例如百度研究院大数据实验室基于百度的数据与大数据智能分析技术，可以对活动现场进行分析，但是由于大多数组织方意识不足，此类形式往往会被忽视，直到事件发生后进行事故分析时才启动。

二是疏导，此类形式主要采用组织方人力现场疏导，但是活动现场往往人数众多[24]，疏导人员远远少于活动参与人数，疏导效果极其不佳，再加上部分参与人员素质不加，存在起哄或慌乱情况，不利于进行疏导。 (责任编辑：qin)