基于大数据平台的电能质量数据分析技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 大数据处理技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 电能质量检测与分析 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术与平台 | 第15-28页 |
| 2.1 Hadoop中的数据存储与处理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 HDFS | 第16-17页 |
| 2.1.2 MapReduce | 第17-18页 |
| 2.1.3 HBASE | 第18-19页 |
| 2.2 Spark | 第19-23页 |
| 2.2.1 Spark核心概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Spark工作流程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Spark MLlib | 第22-23页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第23-27页 |
| 2.3.1 数据挖掘步骤 | 第24-25页 |
| 2.3.2 数据挖掘算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 电能质量分析系统设计与实现 | 第28-36页 |
| 3.1 电能质量基本概念 | 第28-30页 |
| 3.2 电能质量数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.2.1 数据缺失 | 第30页 |
| 3.2.2 离群点检测 | 第30-31页 |
| 3.3 电能质量分析系统 | 第31-35页 |
| 3.3.1 需求分析 | 第31页 |
| 3.3.2 电能质量数据存储 | 第31-32页 |
| 3.3.3 系统结构设计 | 第32-33页 |
| 3.3.4 大数据存储分析模块 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 电气化铁路电能质量预测分析 | 第36-54页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 电气化铁路负荷特性 | 第37-38页 |
| 4.3 计算主供监测点 | 第38-41页 |
| 4.3.1 方法描述 | 第38-39页 |
| 4.3.2 实验环境与数据 | 第39页 |
| 4.3.3 实验与分析 | 第39-41页 |
| 4.4 时间序列趋势分析 | 第41-47页 |
| 4.4.1 方法描述 | 第41-44页 |
| 4.4.2 实验与分析 | 第44-47页 |
| 4.5 决策树回归分析 | 第47-52页 |
| 4.5.1 方法描述 | 第47-50页 |
| 4.5.2 实验与分析 | 第50-52页 |
| 4.6 两种预测方法对比 | 第52-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 后续工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 在学期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
