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基于spark的化工装置平稳度实时预测模型

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1. 引言第13-18页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
        1.1.1 项目研究背景第13-14页
        1.1.2 项目研究意义第14-15页
    1.2 研究现状分析第15-16页
    1.3 论文内容及结构概述第16-18页
2. 相关理论基础第18-33页
    2.1 Spark大数据计算框架第18-23页
        2.1.1 RDD概念第18-19页
        2.1.2 Spark编程模型第19-21页
        2.1.3 Spark架构第21-22页
        2.1.4 Driver程序在Spark架构中的运行流程第22-23页
    2.2 Spark Streaming流式数据处理框架第23-25页
        2.2.1 Spark Streaming与Storm的比较第24-25页
    2.3 Kafka分布式消息队列第25-27页
        2.3.1 Kafka的整体架构第25-26页
        2.3.2 Kafka的使用场景第26-27页
    2.4 分布式存储系统HBASE第27-29页
        2.4.1 HBase的概念第27-28页
        2.4.2 HBase存储机制第28页
        2.4.3 HBase与RDBMS的比较第28-29页
    2.5 内存数据库REDIS第29页
    2.6 分布式协调服务Zookeeper第29-31页
        2.6.1 Zookeeper的作用和特点第29-30页
        2.6.2 Zookeeper的角色及其作用第30页
        2.6.3 Zookeeper工作原理第30-31页
    2.7 分布式计算工具集AKKA第31-33页
        2.7.1 Actor与消息传递第31-32页
        2.7.2 Akka对Actor模型的发展第32-33页
3. 模型训练模块的设计第33-44页
    3.1 数据清洗规则的设计第33-39页
        3.1.1 初步取数第34-35页
        3.1.2 过滤小波动数据第35-36页
        3.1.3 数据时间错位处理第36-37页
        3.1.4 去除目标位号不存在时间的数据第37-38页
        3.1.5 获取数据量丰富的自变量数据第38页
        3.1.6 保证记录的逻辑有效性第38-39页
        3.1.7 行转列规则第39页
    3.2 相关性分析的实现第39-41页
        3.2.1 斯皮尔曼等级相关第40页
        3.2.2 相关性定量分析第40-41页
    3.3 模型训练过程第41-42页
    3.4 本章工作小结第42-44页
4. 实时预测模块的设计第44-51页
    4.1 设计思路分析第44-49页
        4.1.1 kafka的应用第44-45页
        4.1.2 Spark Streaming流式数据处理框架第45-46页
        4.1.3 Redis的应用第46-47页
        4.1.4 Akka的应用第47-48页
        4.1.5 预测值的得出和处理第48-49页
    4.2 本章工作小结第49-51页
5. 算法的比较与调整第51-61页
    5.1 神经网络算法的尝试第51-55页
    5.2 随机森林算法的尝试第55-57页
    5.3 其他方法的尝试第57-60页
        5.3.1 梯度树提升算法的尝试第57-58页
        5.3.2 改变模型时差的尝试第58-59页
        5.3.3 自相关位号的确定第59-60页
    5.4 本章工作小结第60-61页
6. 数据展示分析模块的设计第61-73页
    6.1 模块功能说明第61页
    6.2 系统功能第61-67页
        6.2.1 单位字典第61-62页
        6.2.2 规则列表第62-63页
        6.2.3 流程列表第63-64页
        6.2.4 模型列表第64-65页
        6.2.5 位号列表第65-66页
        6.2.6 设备列表第66页
        6.2.7 装置列表第66-67页
        6.2.8 其他数据展示界面第67页
    6.3 数据操作功能第67-71页
        6.3.1 流程指定功能第67-68页
        6.3.2 位号预测功能第68页
        6.3.3 仪表失征检测第68-69页
        6.3.4 短信发送设置第69页
        6.3.5 系统日志记录第69-70页
        6.3.6 装置平稳度预测第70-71页
        6.3.7 模型准确率统计第71页
    6.4 系统整体架构第71-72页
    6.5 本章工作小结第72-73页
参考文献第73-76页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-78页
学位论文数据集第78页

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