| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究与现状 | 第10-15页 |
| ·国内外公路机电设备维护管理发展概况 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·章节介绍 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 高速公路机电设备故障预测的需求分析 | 第16-31页 |
| ·高速公路机电系统维护模式研究 | 第16-20页 |
| ·通用维护模式 | 第16-19页 |
| ·三级维护管理模式 | 第19-20页 |
| ·高速公路机电系统设备维护维修状况 | 第20-22页 |
| ·高速公路机电系统设备维护维修的内容及职责 | 第20-21页 |
| ·高速公路机电系统维护维修的要求与原则 | 第21-22页 |
| ·高速公路机电系统设备故障需求分析 | 第22-30页 |
| ·高速公路机电系统构成及主要功能特点 | 第22-24页 |
| ·高速公路机电系统设备的常见故障 | 第24-27页 |
| ·需求分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 高速公路机电设备故障预测数据仓库设计 | 第31-44页 |
| ·数据仓库技术 | 第31-35页 |
| ·数据仓库技术的概念及特点 | 第31-32页 |
| ·数据仓库的系统结构 | 第32-35页 |
| ·数据仓库的设计 | 第35-37页 |
| ·数据仓库主题设计 | 第35-36页 |
| ·数据仓库模型的设计 | 第36页 |
| ·数据仓库的建立 | 第36-37页 |
| ·高速公路机电设备故障数据构成和数据特点 | 第37-39页 |
| ·高速公路机电设备故障数据构成 | 第38页 |
| ·高速公路机电设备故障数据特点 | 第38-39页 |
| ·高速公路机电设备故障预测数据仓库的数据预处理 | 第39-43页 |
| ·原始业务数据分析 | 第39页 |
| ·数据预处理注意的问题 | 第39-40页 |
| ·数据预处理中采用的方法 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 数据挖掘技术及其方法研究 | 第44-56页 |
| ·数据挖掘技术 | 第44-46页 |
| ·数据挖掘概述 | 第44-45页 |
| ·数据挖掘的应用现状 | 第45-46页 |
| ·联机分析(OLAP) | 第46-48页 |
| ·联机分析的产生 | 第46-47页 |
| ·联机分析的概念和作用 | 第47页 |
| ·OLAP的多维数据概念以及结构 | 第47-48页 |
| ·故障数据的多维分析 | 第48-52页 |
| ·数据立方体 | 第48-49页 |
| ·站点数据的多维分析 | 第49-52页 |
| ·数据挖掘的分类算法 | 第52-55页 |
| ·决策树算法 | 第52-54页 |
| ·贝叶斯算法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 高速公路机电设备故障预测的数据挖掘算法实现 | 第56-62页 |
| ·高速公路机电设备故障预测使用的数据挖掘算法 | 第56-59页 |
| ·实现的功能 | 第56-57页 |
| ·决策树算法的实现过程 | 第57-59页 |
| ·贝叶斯算法的实现过程 | 第59页 |
| ·对高速公路机电设备故障预测数据挖掘算法的比较 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 结论 | 第62页 |
| 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |