计算机毕业设计选题推荐｜【基于大数据的城市噪音数据可视化分析】Spark+K-Means+FP-Growth实战

精彩专栏推荐订阅：在下方主页👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻

💖🔥作者主页 ：计算机毕设木哥🔥 💖

文章目录

一、项目介绍
二、视频展示
三、开发环境
四、系统展示
五、代码展示
六、项目文档展示
七、项目总结
[<font color=#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 👇🏻](#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 👇🏻)

一、项目介绍

城市噪音监测点位多、时段长，原始记录往往散落在表格里，治理侧想看清"哪儿吵、什么时候吵、跟气象和交通有没有关系"并不容易，人工翻表又慢又容易漏。本文通过开发一个基于大数据的城市噪音数据可视化分析系统，用以帮助解决城市噪音监测结果难汇总、难对照、难支撑日常研判的问题。

本系统采用 Hadoop、Spark、Python、Django、Vue、ECharts 与 MySQL 搭建，并用 K-Means、FP-Growth、Isolation Forest 做算法洞察，功能上覆盖用户管理、城市噪音数据维护、可视化大屏，以及时空分析、等级分析、超标分析、气象分析、道路分析、来源分析和算法洞察等模块，能查看声级趋势、行政区对比、等级结构、超标与投诉、气象交通关联、道路点位差异、噪音来源构成，以及传感器聚类、关联规则和异常点结果。

经系统测试，本系统能满足管理人员整理账号与明细数据、研究人员查看多维分析图、业务人员通过大屏快速把握噪音态势的需求，对城市噪音监测结果的整理展示与辅助研判有实际参考意义。

二、视频展示

计算机毕业设计选题推荐｜基于大数据的城市噪音数据可视化分析

三、开发环境

大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
可视化工具 Echarts
算法：K-Means 聚类、FP-Growth 关联规则、Isolation Forest 异常检测

四、系统展示

登录模块：

五、代码展示

bash 复制代码

COLUMN_MAPPING = {
    '城市': 'city', '记录ID': 'record_id', '小时': 'hour',
    '传感器ID': 'sensor_id', '行政区': 'district',
    '等效声级LAeq(dB)': 'laeq', '噪音等级': 'noise_level',
    '是否超标': 'is_overrun', '设备状态': 'device_status',
    # ... 其余字段同映射表
}

def clean_columns(df):
    missing = [c for c in COLUMN_MAPPING if c not in df.columns]
    if missing:
        raise ValueError(f'原数据列名不匹配，缺失: {missing}')
    return df.rename(columns=COLUMN_MAPPING)

def coerce_types(df):
    int_cols = ['hour', 'weekday', 'is_weekend', 'near_construction',
                'limit_db', 'is_overrun', 'complaint_count']
    for c in int_cols:
        df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce').fillna(0).astype(int)
    float_cols = ['latitude', 'longitude', 'temperature', 'wind_speed',
                  'precipitation', 'traffic_index', 'laeq', 'lmax']
    for c in float_cols:
        df[c] = pd.to_numeric(df[c], errors='coerce').round(2)
    return df

python 复制代码

def noise_level_association_rules_analysis(input_df):
    df_segmented = input_df.withColumn(
        'time_segment',
        when(col('hour').isin(7, 8, 9), lit('早高峰'))
        .when(col('hour').between(10, 17), lit('日间'))
        .when(col('hour').isin(18, 19, 20), lit('晚高峰'))
        .otherwise(lit('夜间'))
    )
    items_df = df_segmented.select(
        array(
            F.concat(lit('天气='), col('weather')),
            F.concat(lit('道路='), col('road_type')),
            F.concat(lit('时段='), col('time_segment')),
            F.concat(lit('施工='), when(col('near_construction') == 1, lit('有')).otherwise(lit('无'))),
            F.concat(lit('等级='), col('noise_level')),
        ).alias('items')
    )
    fp = FPGrowth(itemsCol='items', minSupport=0.05, minConfidence=0.4)
    model = fp.fit(items_df)
    rules_with_level = model.associationRules.filter(
        F.size(F.expr("filter(consequent, x -> x LIKE '等级=%')")) > 0
    )
    top_rules = rules_with_level.orderBy(col('lift').desc()).limit(10)

python 复制代码

initHourlyLaeChart: async function () {
  const json = await this._get('analysis/hourly_lae_analysis')
  const rows = (json.data || []).filter((r) => r && typeof r === 'object')
  const hours = [...new Set(rows.map((r) => Number(r.hour)))].sort((a, b) => a - b)
  const map = {}
  rows.forEach((r) => {
    const h = Number(r.hour)
    if (!map[h]) map[h] = { hour: h }
    map[h][r.day_type] = Number(r.avg_lae || 0)
  })
  const data = hours.map((h) => ({
    hour: String(h),
    工作日: Number(map[h].工作日 || 0),
    周末: Number(map[h].周末 || 0)
  }))
  this.renderChart('hourlyLaeChart', data, (rows, p) => buildLineDouble(rows, {
    xField: 'hour', line1Field: '工作日', line2Field: '周末',
    name1: '工作日 LAeq (dB)', name2: '周末 LAeq (dB)', xName: '小时',
    width: p.width, theme: 'light'
  }), '逐小时平均 LAeq 曲线')
}

六、项目文档展示

七、项目总结

本课题围绕城市噪音监测数据，用 Hadoop、Spark 完成预处理与多维分析，再用 Django、Vue、ECharts 做成可查看的可视化系统。系统里既有噪音明细和大屏总览，也有时空、等级、超标、气象、道路、来源等分析模块，算法洞察部分还做了传感器聚类、关联规则和异常点检测。整体来看，它把分散的监测结果收成能对照、能展示的分析页面，适合作为计算机毕业设计里"大数据分析 + 可视化"方向的完整实践案例。

大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 👇🏻

💖🔥作者主页 ：计算机毕设木哥🔥 💖