| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 柴油机故障诊断的研究现状 | 第16页 |
| 1.3 柴油机故障预测的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 柴油机故障预测的发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.5 论文研究内容与结构 | 第18-19页 |
| 第2章 基础算法与大数据STORM框架 | 第19-33页 |
| 2.1 经验模式分解算法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 经验模式分解算法的发展 | 第19页 |
| 2.1.2 EMD算法的步骤 | 第19-20页 |
| 2.1.3 EMD算法的本质 | 第20页 |
| 2.2 异步粒子群算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 粒子群算法 | 第20页 |
| 2.2.2 粒子群算法的数学描述 | 第20-21页 |
| 2.2.3 异步粒子群算法 | 第21-22页 |
| 2.3 BP神经网络算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 神经网络的发展 | 第22-23页 |
| 2.3.2 人工神经网络的结构 | 第23-24页 |
| 2.3.3 BP神经网络算法结构 | 第24页 |
| 2.3.4 BP神经网络算法步骤 | 第24-26页 |
| 2.3.5 BP神经网络算法的数学描述 | 第26页 |
| 2.3.6 BP神经网络算法的特性 | 第26-27页 |
| 2.4 大数据STORM框架 | 第27-32页 |
| 2.4.1 分布式系统 | 第27页 |
| 2.4.2 Hadoop概述和应用 | 第27-29页 |
| 2.4.3 基于列族的大数据库-HBase | 第29-30页 |
| 2.4.4 流式实时计算框架Storm的研究 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 大数据STORM框架下基于改进APPSO－BP算法柴油机多发故障的预测模型构建 | 第33-43页 |
| 3.1 基于改进APPSO-BP算法柴油机多发故障预测模型概述 | 第33页 |
| 3.2 基于改进APPSO-BP算法柴油机多发故障预测模型架构 | 第33-35页 |
| 3.3 基于模式匹配的数据挖掘 | 第35-40页 |
| 3.3.1 模式匹配的分类 | 第35页 |
| 3.3.2 模式匹配的数据预处理 | 第35-37页 |
| 3.3.3 模式匹配的数据匹配 | 第37-38页 |
| 3.3.4 模式匹配的数据匹配流程 | 第38-40页 |
| 3.4 基于改进APPSO-BP算法柴油机多发故障预测模型 | 第40-41页 |
| 3.4.1 BP神经网络算法的缺陷和解决办法 | 第40-41页 |
| 3.4.2 APPSO算法与BP神经网络算法的结合步骤 | 第41页 |
| 3.4.3 BP神经网络的训练和数据预测 | 第41页 |
| 3.5 专家预测系统 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于柴油机多发故障的预测试验平台搭建 | 第43-55页 |
| 4.1 基于柴油机多发故障的预测平台搭建的前期准备 | 第43-44页 |
| 4.1.1 硬件准备工作 | 第43页 |
| 4.1.2 软件准备工作 | 第43-44页 |
| 4.2 Hadoop平台的搭建 | 第44-50页 |
| 4.2.1 虚拟机安装和前期配置 | 第44-46页 |
| 4.2.2 yum源的配置和安装 | 第46页 |
| 4.2.3 SSH免密安全登录配置 | 第46-47页 |
| 4.2.4 JDK的安装和环境变量配置 | 第47页 |
| 4.2.5 HDFS的安装和配置 | 第47-49页 |
| 4.2.6 YARN和MAPREDUCE的安装和配置 | 第49-50页 |
| 4.3 HBase的安装和配置 | 第50-52页 |
| 4.4 基于柴油机多发故障的预测平台软件编写 | 第52-54页 |
| 4.4.1 JAVA调用MATLAB | 第52页 |
| 4.4.2 预测软件界面编写 | 第52-53页 |
| 4.4.3 预测软件后台逻辑编写 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于大数据的柴油机多发故障预测仿真 | 第55-61页 |
| 5.1 仿真实验数据获取 | 第55-56页 |
| 5.2 仿真实验过程 | 第56-57页 |
| 5.3 仿真实验结果判定 | 第57页 |
| 5.4 仿真实验结果 | 第57-58页 |
| 5.5 仿真对比实验 | 第58-60页 |
| 5.6 仿真实验结论 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 1 全文总结 | 第61页 |
| 2 研究展望 | 第61-63页 |
| 部分代码 | 第63-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
