【摘要】：鐵礦石貿(mào)易在全球貿(mào)易中有著舉足輕重的影響,每年全球貿(mào)易量15億公噸,貿(mào)易額1200億美元以上。鐵礦石貿(mào)易量是世界經(jīng)濟(jì)的晴雨表之一。鐵礦石貿(mào)易量通常是海關(guān)統(tǒng)計(jì)發(fā)布的事后統(tǒng)計(jì)值。然而鐵礦石貿(mào)易量的事先預(yù)測(cè),對(duì)貿(mào)易商、期貨交易參與者、貸款企業(yè)有著更重要的意義。本文通過(guò)船舶位置數(shù)據(jù)對(duì)鐵礦石做貿(mào)易預(yù)測(cè)分析,能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)鐵礦石的到港量。本文主要通過(guò)以下過(guò)程完成對(duì)鐵礦石貿(mào)易量的預(yù)測(cè):1.設(shè)計(jì)了HDDBSCAN(Hadoop based Distributed DBSCAN)算法,用于識(shí)別鐵礦石裝卸泊位。船舶位置數(shù)據(jù)量非常巨大,全部位置數(shù)據(jù)在1000億行以上(5年累計(jì)數(shù)據(jù)),即便是鐵礦石船也有10億行左右。單進(jìn)程的DBSCAN算法做聚類(lèi)分析,計(jì)算時(shí)長(zhǎng)得按年計(jì)算。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文基于Hadoop和地理區(qū)域劃分,設(shè)計(jì)了分布式DBSCAN算法。眾所周知,DBSCAN只能對(duì)相似密度對(duì)數(shù)據(jù)做聚類(lèi)分析。然而,船舶位置數(shù)據(jù)的密度取決于該地區(qū)的基站數(shù)量,因此,船舶位置數(shù)據(jù)的密度差距非常大,中國(guó)區(qū)密度最高,南非、印度等地區(qū)密度又很低。為解決密度不均,無(wú)法得到低密度類(lèi)的問(wèn)題,對(duì)于不同的區(qū)域采用不同的DBSCAN算法參數(shù)。2.設(shè)計(jì)了SVF(Statistic based Voyage Forecast)算法,用于預(yù)測(cè)船舶航次。已有文獻(xiàn)的航次算法,都是針對(duì)港區(qū)內(nèi)部的航次,沒(méi)有能夠做到全球航次預(yù)測(cè)。本文基于劃分算法、以及每個(gè)航段目的港后驗(yàn)概率,通過(guò)Bayes算法,隨著航行過(guò)程中航段的增加,不斷計(jì)算目的港的概率,最終達(dá)到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的目的。以上述兩個(gè)算法為核心,本文完成了以下系統(tǒng)功能:1.技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì):技術(shù)架構(gòu)上分為頁(yè)面層,服務(wù)層,業(yè)務(wù)邏輯層,數(shù)據(jù)層四層。2.功能模塊設(shè)計(jì):基于業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了鐵礦石貿(mào)易量預(yù)-測(cè),鐵礦石實(shí)時(shí)航運(yùn)等功能模塊。3.其他相關(guān)模塊:系統(tǒng)安全相關(guān),如防止SQL注入、用戶(hù)信息安全等。
【圖文】：

那么對(duì)象ｐ到ｑ是密度相連的。逡逑２．１．２算法描述逡逑算法示意圖如圖２－１所示。逡逑圖２－丨ＤＢＳＣＡＮ算法示意圖丨２９１逡逑ＤＢＳＣＡＮ算法原理：逡逑（１）邐ＤＢＳＣＡＮ遍歷并檢查所有點(diǎn)，，選出滿(mǎn)足核心點(diǎn)要求的點(diǎn)，如果ｐ滿(mǎn)逡逑足核心點(diǎn)要求，那么創(chuàng)建一個(gè)以ｐ為核心點(diǎn)的簇。逡逑（２）邐ＤＢＳＣＡＮ遍歷所有簇，并聚集從這些核心對(duì)象直接密度可達(dá)的點(diǎn)，逡逑該過(guò)程也會(huì)將密度可達(dá)的簇進(jìn)行合并。逡逑（３）

總結(jié)為：逡逑Ｓ的首尾兩點(diǎn)Ａ．Ｂ之間連接一條直線(xiàn)ＡＢ逡逑曲線(xiàn)上距離ＡＢ最遠(yuǎn)的點(diǎn)Ｃ，計(jì)算Ｃ到ＡＢ的距離為ｄ逡逑距離ｄ小于距離閾值ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，那么將該直線(xiàn)作為曲線(xiàn)的結(jié)束逡逑距離ｄ大于距離閾值ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，則將曲線(xiàn)分為ＡＣ和ＢＣ，理ＡＣ和ＢＣ逡逑有曲線(xiàn)處理完畢，依次連接所有的分割點(diǎn)，即為曲線(xiàn)的近相關(guān)技術(shù)逡逑ｏｇｌｅ提出的ＭａｐＲｅｄｕｃｅ并行計(jì)算模型，Ｈａｄｏｏｐ是Ａｐａｃｈｅ統(tǒng)【３１］實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源項(xiàng)目，將數(shù)據(jù)處理分成了邋Ｍａｐ和Ｒｅｄｕｃｅ機(jī)器不同進(jìn)程來(lái)處理不同的任務(wù)，提高了系統(tǒng)的并發(fā)度，
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F416.1;F746;F551;TP311.13

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