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云资源日消耗量预测系统的研究与实现

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云资源日消耗量预测系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
变量注释表第15-16页
1 绪论第16-21页
 1.1 研究背景及意义第16-17页
 1.2 国内外研究现状第17-19页
 1.3 本文主要研究内容第19页
 1.4 论文组织结构第19-21页
2 相关理论及技术综述第21-29页
 2.1 云资源相关概念第21页
 2.2 时间序列相关概念第21-22页
 2.3 异常点处理算法第22页
 2.4 时间序列平稳性第22-23页
 2.5 时间序列纯随机性第23-24页
 2.6 时间序列模型第24-26页
 2.7 预测结果评价指标第26-27页
 2.8 系统相关技术第27-28页
 2.9 本章小结第28-29页
3 需求分析和总体设计第29-38页
 3.1 需求分析第29-32页
 3.2 系统总体设计第32-37页
 3.3 本章小结第37-38页
4 ARIMA-DCCR 算法研究第38-58页
 4.1 算法设计思想和流程第38-39页
 4.2 时间序列数据预处理第39-41页
 4.3 时间序列平稳性检验及平稳化处理第41-43页
 4.4 时间序列纯随机性检验第43页
 4.5 ARIMA模型定阶与参数估计第43-46页
 4.6 建模预测第46-48页
 4.7 ARIMA-DCCR算法实验与分析第48-57页
 4.8 本章小结第57-58页
5 云资源日消耗量预测系统实现第58-66页
 5.1 系统类设计第58-59页
 5.2 数据整合模块详细设计与实现第59-60页
 5.3 数据预处理模块详细设计与实现第60-62页
 5.4 数据预测模块详细设计与实现第62-63页
 5.5 系统功能界面第63-65页
 5.6 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-67页
 6.1 本文工作总结第66页
 6.2 问题与展望第66-67页
参考文献第67-70页
作者简历第70-71页
致谢第71-72页
学位论文数据集第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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