开放式雷达时间序列分析与预测平台 | |
论文目录 | |
摘要 | 第1-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 研究意义 | 第12页 |
1.2 研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 数据存储发展现状 | 第12-13页 |
1.2.2 时间序列特征提取发展现状 | 第13-14页 |
1.2.3 时间序列预测发展现状 | 第14页 |
1.3 本文工作 | 第14-17页 |
1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
1.3.2 论文结构 | 第15-17页 |
第二章 相关技术基础 | 第17-24页 |
2.1 时间序列特征提取算法 | 第17-18页 |
2.1.1 支持向量分类算法 | 第17-18页 |
2.1.2 因果关系Granger | 第18页 |
2.2 时间序列预测算法 | 第18-20页 |
2.2.1 ARMA和 ARIMA算法 | 第18-19页 |
2.2.2 支持向量回归预测 | 第19-20页 |
2.3 Hadoop平台 | 第20-23页 |
2.3.1 CDH | 第20-21页 |
2.3.2 HDFS | 第21-22页 |
2.3.3 Spark | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 平台需求分析 | 第24-32页 |
3.1 平台概述 | 第24页 |
3.2 功能性需求 | 第24-31页 |
3.2.1 报文解码需求 | 第25-26页 |
3.2.2 数据导入导出需求 | 第26页 |
3.2.3 数据预处理需求 | 第26-27页 |
3.2.4 时间序列特征提取需求 | 第27-28页 |
3.2.5 时间序列预测需求 | 第28-30页 |
3.2.6 平台页面可视化需求 | 第30-31页 |
3.3 非功能性需求 | 第31页 |
3.4 本章小结 | 第31-32页 |
第四章 平台概要设计 | 第32-45页 |
4.1 概述 | 第32页 |
4.2 平台总体设计 | 第32-34页 |
4.2.1 平台架构设计 | 第32-33页 |
4.2.2 平台业务功能架构设计 | 第33-34页 |
4.3 平台整体流程 | 第34-35页 |
4.4 平台功能模块设计 | 第35-44页 |
4.4.1 报文解码功能设计 | 第35页 |
4.4.2 数据导入导出功能设计 | 第35-36页 |
4.4.3 数据预处理功能设计 | 第36-37页 |
4.4.4 时间序列特征提取功能设计 | 第37-39页 |
4.4.5 时间序列预测功能设计 | 第39-44页 |
4.4.6 页面可视化功能设计 | 第44页 |
4.5 本章小结 | 第44-45页 |
第五章 平台详细设计与实现 | 第45-71页 |
5.1 报文解码功能详细设计与实现 | 第45-49页 |
5.1.1 解码规则设计 | 第45-46页 |
5.1.2 解码设计与实现 | 第46-49页 |
5.2 数据导入导出功能详细设计与实现 | 第49-51页 |
5.3 数据预处理功能设计与实现 | 第51-55页 |
5.3.1 数据清洗设计与实现 | 第51-52页 |
5.3.2 数据表设计与实现 | 第52-55页 |
5.4 时间序列特征提取功能详细设计与实现 | 第55-56页 |
5.5 时间序列预测功能详细设计与实现 | 第56-59页 |
5.6 页面可视化功能设计与实现 | 第59-60页 |
5.7 Hadoop集群搭建 | 第60-63页 |
5.7.1 CDH搭建 | 第61-63页 |
5.7.2 整合Spark2 | 第63页 |
5.8 分析与评价 | 第63-70页 |
5.8.1 评价指标 | 第63-64页 |
5.8.2 实验结果与分析 | 第64-70页 |
5.9 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 平台测试 | 第71-78页 |
6.1 功能测试 | 第71-77页 |
6.1.1 首页测试 | 第71-72页 |
6.1.2 报文解码测试 | 第72-73页 |
6.1.3 数据清洗测试 | 第73-74页 |
6.1.4 特征提取测试 | 第74-75页 |
6.1.5 预测分析测试 | 第75-77页 |
6.2 性能测试 | 第77页 |
6.3 本章小结 | 第77-78页 |
第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
7.1 全文总结 | 第78页 |
7.2 后续改进与展望 | 第78-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-83页 |
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