計算機畢業設計Python地震預測系統 地震數據分析可視化 地震爬蟲 大數據畢業設計 Flink Hadoop 深度學習 機器學習 人工智能 知識圖譜

學生
信息

姓名:

 祁浩

題目:

基于Python的中國地震數據分析與可視化系統的設計與實現

學號:

2020135211

班級:

20大數據本科2班

指導教師:

劉思思




學生開題陳述

為了讓學習者更好的了解了解地震的分布、發生規律和發展趨勢,為其他類似系統的設計和實現提供參考,采用?Python爬蟲技術爬取中國地震臺網的地震信息。然后利用pandas、NumPy等庫對地震數據進行深入分析,分析地震的頻率,次數統計,趨勢,包括地震數據的統計特征、分布規律等。將清洗后的數據存入數據庫。利用matplotlib、Seaborn、Plotly等庫進行地震數據的可視化,包括散點圖、地圖、熱力圖以及劃分地震帶圖等,以便更直觀地展示地震數據的信息。用 Flask 作為 Web 框架開發 Web 應用程序,將可視化的數據展示在網頁,提高了用戶查詢信息的速度,方便學習者更好的認識到中國地震,也能更好地,更直觀的發現地震數據之間的關聯以及趨勢。

答辯小組問題

  1. 如何劃分地震帶,用頻率?

答:采用聚類分析,對數據進行分類,并對地震的特征進行分析。以此劃分。

  1. 中國地震數據是否足夠劃分地震帶?

答:爬取的是中國地震臺網的數據,其保留有2012年至今的地震數據,約2萬條,是足夠的。

3.爬取的有什么信息?

答:時間、地點、震級、深度等。

答辯
小組
意見

□同意開題

□同意開題,但需改進,改進意見:


□不同意開題

?簽字: ???????????????????????????????????????????????????年 ???月 ???日

注:答辯過程及小組意見由答辯小組秘書填寫,全組成員簽字。

核心算法代碼分享如下:

/*
Navicat MySQL Data TransferSource Server         : localhost_3306
Source Server Version : 50728
Source Host           : localhost:3306
Source Database       : hive_earthquakeTarget Server Type    : MYSQL
Target Server Version : 50728
File Encoding         : 65001Date: 2024-05-09 22:51:58
*/SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ----------------------------
-- Table structure for table01
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `table01`;
CREATE TABLE `table01` (`sheng` text COLLATE utf8mb4_bin,`num` bigint(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;-- ----------------------------
-- Records of table01
-- ----------------------------
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE696B0E79686, '2651');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5B9BFE8A5BF, '30');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B5B7E58D97, '8');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE99995E8A5BF, '48');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5AE81E5A48F, '50');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B19FE88B8F, '39');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5A4A9E6B4A5, '14');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE9BB91E9BE99E6B19F, '27');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE4BA91E58D97, '792');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE58685E89299E58FA4, '157');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5B9BFE4B89C, '82');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE7A68FE5BBBA, '28');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE8A5BFE8978F, '865');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE99D92E6B5B7, '556');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B996E58C97, '30');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE9878DE5BA86, '42');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE8B4B5E5B79E, '47');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B2B3E58D97, '20');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE8BEBDE5AE81, '87');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5B1B1E8A5BF, '66');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B996E58D97, '8');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE58FB0E6B9BE, '661');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B19FE8A5BF, '8');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B599E6B19F, '26');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE79498E88283, '188');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5B1B1E4B89C, '64');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE6B2B3E58C97, '195');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE59B9BE5B79D, '1236');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE58C97E4BAAC, '24');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE59089E69E97, '78');
INSERT INTO `table01` VALUES (0xE5AE89E5BEBD, '29');

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