大规模实时用电数据分析系统研究与应用

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大规模实时用电数据分析系统研究与应用

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大规模实时用电数据分析系统研究与应用

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
1.1 研究背景与意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 大数据关键技术研究及应用现状	第10-11页
1.2.2 数据流关键技术研究及应用现状	第11-14页
1.3 主要研究内容	第14-15页
1.4 论文结构	第15-16页
第二章相关技术及基础概念	第16-24页
2.1 引言	第16页
2.2 数据流相关技术	第16-21页
2.2.1 Hadoop	第16-17页
2.2.2 Spark	第17-18页
2.2.3 Flume	第18页
2.2.4 S4	第18-19页
2.2.5 Kafka	第19页
2.2.6 Storm	第19-20页
2.2.7 Spark Streaming	第20-21页
2.3 电力实时数据挖掘	第21-22页
2.4 数据流相关基础理论	第22-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第三章大规模实时用电数据分析系统	第24-38页
3.1 引言	第24页
3.2 系统业务分析	第24-25页
3.3 系统设计	第25-32页
3.3.1 系统架构	第25-26页
3.3.2 数据存储层	第26页
3.3.3 数据处理层	第26-27页
3.3.4 数据分析层	第27-31页
3.3.5 数据表现层	第31页
3.3.6 各层次间元数据设计	第31-32页
3.4 系统实现	第32-37页
3.4.1 系统环境	第32-33页
3.4.2 系统简介	第33页
3.4.3 系统功能	第33-36页
3.4.4 系统可视化	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于时态密度特征的数据流聚类算法	第38-49页
4.1 引言	第38页
4.2 基本概念介绍	第38-39页
4.3 改进的数据流聚类算法	第39-45页
4.3.1 算法设计	第39-41页
4.3.2 算法实现	第41-44页
4.3.3 算法分析	第44-45页
4.4 实验分析与应用	第45-48页
4.4.1 实验数据及环境配置	第45页
4.4.2 评价指标	第45-46页
4.4.3 实验结果与分析	第46-48页
4.5 本章小结	第48-49页
第五章基于聚类融合的数据流分类算法	第49-63页
5.1 引言	第49-50页
5.2 基本概念介绍	第50-51页
5.3 基于聚类融合的不平衡数据流分类算法	第51-58页
5.3.1 算法设计	第51-56页
5.3.2 算法实现	第56-57页
5.3.3 算法分析	第57-58页
5.4 实验分析与应用	第58-62页
5.4.1 实验数据及环境配置	第58页
5.4.2 实验结果分析	第58-62页
5.5 本章小结	第62-63页
结论	第63-65页
参考文献	第65-70页
致谢	第70-71页
个人简历	第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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