摘要近些年，类似的踩踏事故时有发生，而且损失惨重，人们开始高度关注踩踏事故的危害性。本文以云中心为基础，以个人终端为终端，使用Hadoop开源框架以及JavaWeb技术，设计密集人群的安全预警系统。87156

本文首先分析了基于时间序列模型的安全预警并行算法和基于聚类算法的安全报警并行算法在本系统的实用性，测试了时间序列模型的准确度，分析了聚类算法的误差范围，使用MapReduce机制运行ARMA时间序列模型和K-means算法，实现了密集人群的快速安全预警。

实验结果表明，基于时间序列模型的安全预警并行算法和基于聚类算法的安全报警并行算法，达到了预期效果，能够及时地向用户提供预警和报警，很大程度上地预防踩踏事件的发生。

毕业论文关键词：云计算；时间序列模型；聚类算法；密集人群；安全预警

Abstract In recent years, similar stampede occurred frequently and suffered great losses, people begin to pay attention to the dangers of stampede。 This paper design a dense crowd safely warning system based on the center of the cloud, in personal terminal to terminal using Hadoop open source framework and JavaWeb technology。 

This article first analyzes whether the safely warning parallel algorithm based on time series model and the safely alarm parallel algorithm based on clustering algorithm in this system is practical, and test the accuracy of time series model, analyzes the error range of clustering algorithm, use the MapReduce mechanism to run ARMA time series model and K - means algorithm, realizes the fast safely warning of dense crowd。 

The results of experiment show that the safely warning parallel algorithm based on time series model and the safely alarm parallel algorithm based on clustering algorithm, anticipated effect is achieved, it can provide warning and alarm to the user in a timely manner, largely prevent the happening of the stampede。

Key words: Cloud Computing; Time Series Model; Clustering Algorithm; Dense Crowd; Safely Warning

目录

第一章  绪论 1

1。1 课题的背景及来源 1

1。2 课题相关的国内外现状 1

1。3 课题研究内容及特点 2

1。4 本文组织结构 4

第二章  相关技术 5

2。1 Hadoop体系结构 5

2。1。1 HDFS文件系统 5

2。1。2 MapReduce计算框架 5

2。1。3 Zookeeper服务框架 6

2。2 JavaWeb相关技术 6

2。2。1 JSP 6

2。2。2 Servlet 7

2。3 数据库相关技术 7

2。3。1 Mysql数据库 7

2。3。2 HBase数据库 7

2。4 嵌入式系统技术和传感器技术 8

2。5 GPS定位技术 9

2。6 本章小结 9

第三章  系统设计 10

3。1 结构设计 10

3。1。1 系统总体设计 10

3。1。2 个人终端设计 11

3。1。3 云中心设计