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面向氢能电池的数据分析平台的设计与实现

论文目录
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
 1.1 研究背景及意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.2.1 氢能电池故障诊断的研究第12页
  1.2.2 氢能电池寿命预测的研究第12-13页
 1.3 主要研究内容第13-14页
  1.3.1 氢能电池的故障诊断第13-14页
  1.3.2 氢能电池的寿命预测第14页
 1.4 论文结构第14-15页
 1.5 本章小结第15-16页
第二章 氢能电池数据相关技术介绍第16-21页
 2.1 数据挖掘第16-18页
  2.1.1 分类算法第16-17页
  2.1.2 时间序列预测第17-18页
 2.2 时序型数据库第18-20页
 2.3 本章小结第20-21页
第三章 需求分析第21-26页
 3.1 系统场景分析第21-22页
 3.2 功能性需求第22-24页
  3.2.1 数据管理第22-23页
  3.2.2 数据挖掘第23-24页
  3.2.3 数据可视化第24页
 3.3 非功能性需求第24-25页
  3.3.1 可靠性第25页
  3.3.2 可扩展性第25页
  3.3.3 简易性第25页
 3.4 本章小结第25-26页
第四章 关键问题研究第26-55页
 4.1 基于LightGBM+LR算法的氢能电池故障诊断第26-40页
  4.1.1 氢能电池故障场景介绍第26-28页
  4.1.2 数理统计分析第28-31页
  4.1.3 数据特征选择第31-34页
  4.1.4 数据采样第34-35页
  4.1.5 LihtGBM+LR融合算法第35-37页
  4.1.6 结果分析第37-40页
  4.1.7 小结第40页
 4.2 基于平滑化的LSTM算法的氢能电池寿命预测第40-54页
  4.2.1 氢能电池寿命预测场景介绍第40-42页
  4.2.2 原始数据分析第42-45页
  4.2.3 数据重载第45页
  4.2.4 局部加权回归散点平滑算法(LOWESS)第45-47页
  4.2.5 氢能电池的寿命预测算法第47-49页
  4.2.6 算法评价指标第49-50页
  4.2.7 结果分析第50-53页
  4.2.8 小结第53-54页
 4.3 本章小结第54-55页
第五章 氢能电池数据分析平台的总体设计第55-67页
 5.1 系统整体架构第55-57页
 5.2 系统模块设计第57-60页
  5.2.1 数据存储模块设计第57页
  5.2.2 数据适配模块第57-58页
  5.2.3 数据处理模块第58-59页
  5.2.4 算法引擎模块第59页
  5.2.5 典型应用模块第59-60页
  5.2.6 用户交互模块第60页
 5.3 基本工作机制第60-63页
  5.3.1 氢能电池数据上传流程第60-61页
  5.3.2 氢能电池故障分类场景第61-62页
  5.3.3 氢能电池寿命预测场景第62-63页
 5.4 接口设计第63-65页
 5.5 本章小结第65-67页
第六章 氢能电池数据分析平台的设计与实现第67-87页
 6.1 氢能电池算法引擎模块第67-71页
  6.1.1 模块架构设计第67页
  6.1.2 类图及接口说明第67-69页
  6.1.3 模块序列图分析第69-71页
 6.2 氢能电池数据处理模块第71-78页
  6.2.1 模块架构设计第71-72页
  6.2.2 类图及接口说明第72-76页
  6.2.3 模块序列图分析第76-78页
 6.3 氢能电池数据存储模块第78-86页
  6.3.1 模块架构设计第78页
  6.3.2 类图及接口说明第78-83页
  6.3.3 模块序列图分析第83-84页
  6.3.4 数据表结构设计第84-86页
 6.4 本章小结第86-87页
第七章 系统部署与测试第87-97页
 7.1 测试环境部署第87-88页
  7.1.1 部署环境第87页
  7.1.2 部署方案第87-88页
 7.2 典型功能测试用例第88-95页
  7.2.1 数据管理第89-90页
  7.2.2 氢能电池故障诊断第90-92页
  7.2.3 氢能电池寿命预测第92-95页
 7.3 非性能测试第95-96页
 7.4 测试结果分析第96页
 7.5 本章小结第96-97页
第八章 总结与展望第97-99页
 8.1 论文工作总结第97页
 8.2 问题和展望第97-99页
参考文献第99-102页
致谢第102-103页
攻读学位期间发表的学术论文第103页

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