🍊作者：计算机毕设匠心工作室
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基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-选题背景

随着中国铁路网络的快速发展，截至2023年底，我国铁路营业里程已突破15万公里，其中高铁超过4.5万公里，覆盖全国约2900个火车站。这些站点构成了世界上规模最大、最复杂的铁路网络之一，每年承载着超过36亿人次的客运量和50亿吨的货运量。然而，如此庞大的站点数据集尚未得到系统化的大数据分析与可视化呈现。传统的铁路地理数据分析往往局限于单一维度或区域性研究，缺乏全国性、多维度的综合分析框架。特别是在"胡焕庸线"这一中国人口地理分界线的视角下，铁路站点分布与区域经济发展不平衡的关联研究更显匮乏。大数据技术的兴起为解决这一问题提供了新思路，通过Hadoop和Spark等框架，可以高效处理海量的地理坐标数据，挖掘出站点分布的深层规律。

《基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统》的研发具有显著的学术和实践价值。在学术层面，该系统通过DBSCAN等空间聚类算法，能够客观识别中国铁路网络的核心枢纽区域，为交通地理学研究提供数据支撑。系统构建的五大维度分析框架，打破了传统行政区划的限制，从铁路局管辖范围、站点等级结构等多角度揭示了铁路网络的组织特征。实践层面看，该系统对铁路运营管理部门有着重要参考价值，可辅助优化站点布局、评估区域服务覆盖度。对高校教育而言，系统整合了Hadoop、Spark、Django/Spring Boot、Vue、Echarts等主流技术栈，为计算机专业学生提供了集大数据处理与可视化于一体的综合性学习平台。我还注意到，这类系统对国家区域协调发展战略也有一定的决策支持作用，能直观展示交通基础设施与区域发展的关联性。

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-技术选型

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-视频展示

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-视频展示

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-图片展示

大屏2.png

大屏3.png

大屏分析1.png

火车站站点信息管理.png

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用户管理.png

站点宏观特征分析页面.png

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-代码展示

# 核心功能1: 全国火车站空间分布热力图数据处理
def generate_station_heatmap_data(spark_session):
    # 从HDFS读取站点数据
    stations_df = spark_session.read.parquet("/data/railway/stations")
    # 筛选有效的经纬度数据
    valid_stations = stations_df.filter(
        (stations_df.WGS84_Lng.isNotNull()) & 
        (stations_df.WGS84_Lat.isNotNull()) &
        (stations_df.WGS84_Lng > 73) & (stations_df.WGS84_Lng < 135) &
        (stations_df.WGS84_Lat > 18) & (stations_df.WGS84_Lat < 54)
    )
    # 使用Spark SQL计算站点密度
    valid_stations.createOrReplaceTempView("stations")
    density_df = spark_session.sql("""
        SELECT 
            ROUND(WGS84_Lng, 2) as lng_grid,
            ROUND(WGS84_Lat, 2) as lat_grid,
            COUNT(*) as station_count
        FROM stations
        GROUP BY lng_grid, lat_grid
        ORDER BY station_count DESC
    """)
    # 转换为热力图所需的格式
    heatmap_data = density_df.rdd.map(
        lambda row: {"lng": float(row.lng_grid), "lat": float(row.lat_grid), "count": int(row.station_count)}
    ).collect()
    # 计算热力图权重范围
    max_count = density_df.agg({"station_count": "max"}).collect()[0][0]
    min_count = density_df.agg({"station_count": "min"}).collect()[0][0]
    # 保存结果到MySQL
    with get_db_connection() as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("TRUNCATE TABLE station_heatmap_data")
        for point in heatmap_data:
            cursor.execute(
                "INSERT INTO station_heatmap_data (longitude, latitude, weight) VALUES (%s, %s, %s)",
                (point["lng"], point["lat"], point["count"])
            )
        conn.commit()
    return {"heatmap_data": heatmap_data, "max_weight": max_count, "min_weight": min_count}

# 核心功能2: 基于DBSCAN算法的火车站空间聚类分析
def analyze_station_clusters():
    # 从数据库读取站点数据
    stations_df = pd.read_sql("SELECT station_name, WGS84_Lng, WGS84_Lat, city, province, railway_bureau FROM railway_stations", get_db_connection())
    # 提取经纬度坐标用于聚类
    coordinates = stations_df[['WGS84_Lng', 'WGS84_Lat']].values
    # 经纬度数据标准化处理
    scaler = StandardScaler()
    coordinates_scaled = scaler.fit_transform(coordinates)
    # 应用DBSCAN算法进行空间聚类
    # eps参数表示邻域半径，min_samples表示形成核心点的最小样本数
    dbscan = DBSCAN(eps=0.15, min_samples=5, algorithm='ball_tree', metric='haversine')
    stations_df['cluster'] = dbscan.fit_predict(coordinates_scaled)
    # 统计每个聚类的站点数量
    cluster_stats = stations_df[stations_df['cluster'] != -1].groupby('cluster').agg({
        'station_name': 'count',
        'WGS84_Lng': 'mean',
        'WGS84_Lat': 'mean',
        'city': lambda x: pd.Series.mode(x)[0] if not pd.Series.mode(x).empty else None,
        'province': lambda x: pd.Series.mode(x)[0] if not pd.Series.mode(x).empty else None,
        'railway_bureau': lambda x: pd.Series.mode(x)[0] if not pd.Series.mode(x).empty else None
    }).reset_index()
    # 重命名列
    cluster_stats.columns = ['cluster_id', 'station_count', 'center_lng', 'center_lat', 'main_city', 'main_province', 'main_railway_bureau']
    # 根据站点数量对聚类进行排序
    cluster_stats = cluster_stats.sort_values('station_count', ascending=False)
    # 为每个聚类生成描述性名称
    cluster_stats['cluster_name'] = cluster_stats.apply(
        lambda row: f"{row['main_city']}铁路枢纽" if pd.notna(row['main_city']) else f"{row['main_province']}区域枢纽", 
        axis=1
    )
    # 计算离群点(噪声点)信息
    outliers = stations_df[stations_df['cluster'] == -1]
    outlier_provinces = outliers.groupby('province').size().reset_index(name='outlier_count')
    # 保存聚类结果到数据库
    with get_db_connection() as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("TRUNCATE TABLE station_clusters")
        for _, row in cluster_stats.iterrows():
            cursor.execute(
                """INSERT INTO station_clusters 
                   (cluster_id, cluster_name, station_count, center_lng, center_lat, main_city, main_province, main_railway_bureau) 
                   VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)""",
                (int(row['cluster_id']), row['cluster_name'], int(row['station_count']), 
                 float(row['center_lng']), float(row['center_lat']), 
                 row['main_city'], row['main_province'], row['main_railway_bureau'])
            )
        conn.commit()
    return {
        "clusters": cluster_stats.to_dict('records'),
        "outlier_stats": outlier_provinces.to_dict('records'),
        "total_clusters": len(cluster_stats),
        "outlier_count": len(outliers)
    }

# 核心功能3: 胡焕庸线两侧火车站数量与密度对比分析
def analyze_hu_line_distribution():
    # 从HDFS读取站点数据
    stations_df = spark_session.read.parquet("/data/railway/stations")
    # 定义胡焕庸线函数 (黑河-腾冲线)
    def is_southeast_of_hu_line(lng, lat):
        # 黑河坐标: 约(127.5, 50.2), 腾冲坐标: 约(98.5, 25.0)
        # 线性方程: y = ax + b
        a = (25.0 - 50.2) / (98.5 - 127.5)
        b = 50.2 - a * 127.5
        # 判断点是否在线的东南侧
        return lat < a * lng + b
    # 注册UDF函数
    is_southeast_udf = udf(is_southeast_of_hu_line, BooleanType())
    # 为每个站点添加胡焕庸线位置标记
    stations_with_hu = stations_df.withColumn(
        "is_southeast", 
        is_southeast_udf(stations_df.WGS84_Lng, stations_df.WGS84_Lat)
    )
    # 计算两侧站点数量
    hu_line_stats = stations_with_hu.groupBy("is_southeast").count().collect()
    # 计算中国国土面积两侧的比例(约为: 东南43.9%, 西北56.1%)
    southeast_area_ratio = 0.439
    northwest_area_ratio = 0.561
    # 计算两侧的站点密度(站点数/面积比例)
    result = {}
    for row in hu_line_stats:
        if row["is_southeast"]:
            southeast_count = row["count"]
            southeast_density = southeast_count / southeast_area_ratio
            result["southeast"] = {
                "station_count": southeast_count,
                "area_ratio": southeast_area_ratio,
                "density": southeast_density
            }
        else:
            northwest_count = row["count"]
            northwest_density = northwest_count / northwest_area_ratio
            result["northwest"] = {
                "station_count": northwest_count,
                "area_ratio": northwest_area_ratio,
                "density": northwest_density
            }
    # 计算密度比
    density_ratio = result["southeast"]["density"] / result["northwest"]["density"]
    result["density_ratio"] = density_ratio
    # 按省份统计两侧站点分布
    province_distribution = stations_with_hu.groupBy("province", "is_southeast").count().orderBy("province", "is_southeast")
    # 转换为更易处理的格式
    province_stats = []
    for province in stations_with_hu.select("province").distinct().collect():
        province_name = province["province"]
        southeast_count = 0
        northwest_count = 0
        for row in province_distribution.filter(f"province = '{province_name}'").collect():
            if row["is_southeast"]:
                southeast_count = row["count"]
            else:
                northwest_count = row["count"]
        total = southeast_count + northwest_count
        if total > 0:
            province_stats.append({
                "province": province_name,
                "southeast_count": southeast_count,
                "northwest_count": northwest_count,
                "total": total,
                "southeast_ratio": southeast_count / total,
                "northwest_ratio": northwest_count / total
            })
    # 保存分析结果到MySQL
    with get_db_connection() as conn:
        cursor = conn.cursor()
        # 保存总体统计
        cursor.execute("TRUNCATE TABLE hu_line_stats")
        cursor.execute(
            """INSERT INTO hu_line_stats 
               (southeast_count, northwest_count, southeast_density, northwest_density, density_ratio) 
               VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)""",
            (result["southeast"]["station_count"], result["northwest"]["station_count"], 
             result["southeast"]["density"], result["northwest"]["density"], result["density_ratio"])
        )
        # 保存省份统计
        cursor.execute("TRUNCATE TABLE hu_line_province_stats")
        for prov in province_stats:
            cursor.execute(
                """INSERT INTO hu_line_province_stats 
                   (province, southeast_count, northwest_count, total, southeast_ratio, northwest_ratio) 
                   VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)""",
                (prov["province"], prov["southeast_count"], prov["northwest_count"], 
                 prov["total"], prov["southeast_ratio"], prov["northwest_ratio"])
            )
        conn.commit()
    return {
        "overall_stats": result,
        "province_stats": province_stats
    }

基于大数据的中国火车站站点地理数据可视化分析系统-结语

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