基于大数据技术的随机森林模型并行化设计及实现
| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 我国地质灾害信息提取与表达的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 滑坡灾害评估模型的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 滑坡灾害快速评估的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 云计算与评估模型的基本理论 | 第20-40页 |
| 2.1 云的概念 | 第20-28页 |
| 2.1.1 云计算的定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 云计算平台的特点 | 第21-23页 |
| 2.1.3 云计算的服务模型 | 第23-25页 |
| 2.1.4 关键技术 | 第25-28页 |
| 2.2 Hadoop平台技术 | 第28-35页 |
| 2.2.1 Hadoop平台概述 | 第28-30页 |
| 2.2.2 HDFS分布式文件系统 | 第30-32页 |
| 2.2.3 MapReduce并行计算 | 第32-33页 |
| 2.2.4 HBase分布式数据库 | 第33-35页 |
| 2.3 地质灾害评估模型的理论知识 | 第35-40页 |
| 2.3.1 四种常用的评估模型 | 第35-38页 |
| 2.3.2 评估模型的对比分析 | 第38-40页 |
| 第三章 基于MapReduce的模型并行化设计 | 第40-50页 |
| 3.1 决策树算法 | 第40-42页 |
| 3.2 随机森林模型 | 第42-45页 |
| 3.3 并行计算模型 | 第45-46页 |
| 3.4 随机森林模型的并行化改进 | 第46-50页 |
| 3.4.1 并行化随机森林设计 | 第46-48页 |
| 3.4.2 随机森林并行化投票设计 | 第48-50页 |
| 第四章 基于Hadoop平台的并行化评估算法实验 | 第50-64页 |
| 4.1 山西省自然状况与滑坡成因 | 第50-52页 |
| 4.2 数据来源与分析 | 第52-53页 |
| 4.3 实验环境 | 第53-57页 |
| 4.3.1 硬件配置 | 第53-54页 |
| 4.3.2 软件环境 | 第54页 |
| 4.3.3 Hadoop平台配置 | 第54-57页 |
| 4.4 算法参数选取 | 第57-58页 |
| 4.5 实验评价 | 第58-64页 |
| 4.5.1 基于单节点的算法性能对比分析 | 第58-60页 |
| 4.5.2 基于多节点的算法对比分析 | 第60-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第74页 |
