基于城轨列车在途监测数据的安全预测系统开发
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 项目背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.2 项目相关技术国内外发展现状及发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.2.1 城轨列车在途监测技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据挖掘发展和研究趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 2 关联规则挖掘技术分析 | 第17-23页 |
| 2.1 关联规则挖掘技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 关联规则挖掘技术概述 | 第17页 |
| 2.1.2 关联规则挖掘技术度量 | 第17-18页 |
| 2.2 频繁模式挖掘与Apriori技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 技术概论 | 第18页 |
| 2.2.2 Apriori算法介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.3 频繁项集产生关联规则 | 第20页 |
| 2.3 关联分析在系统中的应用 | 第20页 |
| 2.4 软件工具Hadoop介绍 | 第20-22页 |
| 2.4.1 HDFS | 第21页 |
| 2.4.2 MapReduce | 第21-22页 |
| 2.4.3 ZooKeeper | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 安全预测系统需求分析 | 第23-39页 |
| 3.1 需求背景 | 第23-25页 |
| 3.2 系统总体需求 | 第25-26页 |
| 3.3 数据需求分析 | 第26-27页 |
| 3.4 系统用户分析 | 第27-30页 |
| 3.5 系统功能性需求 | 第30-37页 |
| 3.5.1 故障统计 | 第30-32页 |
| 3.5.2 故障关联分析 | 第32-33页 |
| 3.5.3 故障识别 | 第33-35页 |
| 3.5.4 故障预测 | 第35-37页 |
| 3.6 系统非功能性需求 | 第37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 安全预测系统概要设计 | 第39-55页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第39-43页 |
| 4.1.1 系统架构 | 第39-41页 |
| 4.1.2 系统数据架构 | 第41-43页 |
| 4.2 系统接口设计 | 第43页 |
| 4.2.1 用户接口 | 第43页 |
| 4.2.2 内部接口 | 第43页 |
| 4.2.3 外部接口 | 第43页 |
| 4.3 界面功能设计 | 第43-49页 |
| 4.3.1 界面功能 | 第44-47页 |
| 4.3.2 安全预测系统授权界面功能 | 第47-49页 |
| 4.4 系统输入输出数据设计 | 第49-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-55页 |
| 5 安全预测系统详细设计 | 第55-73页 |
| 5.1 故障统计模块设计 | 第55-58页 |
| 5.1.1 故障统计模块设计 | 第55-56页 |
| 5.1.2 故障统计模块功能 | 第56-58页 |
| 5.2 故障关联分析模块设计 | 第58-62页 |
| 5.2.1 故障关联分析模块设计 | 第58-60页 |
| 5.2.2 故障关联分析模块功能 | 第60-62页 |
| 5.3 故障识别模块设计 | 第62-64页 |
| 5.3.1 故障识别模块设计 | 第62页 |
| 5.3.2 故障识别模块功能 | 第62-64页 |
| 5.4 故障预测模块设计 | 第64-65页 |
| 5.4.1 故障预测模块设计 | 第64页 |
| 5.4.2 故障预测模块功能 | 第64-65页 |
| 5.5 数据库设计 | 第65-70页 |
| 5.5.1 故障统计模块相关数据表设计 | 第65-70页 |
| 5.6 客户端功能设计 | 第70-71页 |
| 5.7 小结 | 第71-73页 |
| 6 安全预测系统实现和测试 | 第73-87页 |
| 6.1 开发环境 | 第73页 |
| 6.2 界面实现 | 第73-75页 |
| 6.3 故障统计模块实现 | 第75-79页 |
| 6.4 故障关联分析和故障识别实现 | 第79-83页 |
| 6.5 故障预测模块实现 | 第83-84页 |
| 6.6 系统测试 | 第84-86页 |
| 6.7 本章小结 | 第86-87页 |
| 7 总结和展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 作者简历及攻读硕士专业学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
