基于安卓的业务信息采集分析平台的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 安卓系统发展趋势 | 第9页 |
| 1.1.2 移动流量增长趋势 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容及论文组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 基于安卓的终端数据采集系统研究与设计 | 第15-33页 |
| 2.1 安卓系统介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.1 安卓系统基本组件 | 第15-16页 |
| 2.1.2 安卓系统的多线程技术 | 第16-17页 |
| 2.2 基于安卓的终端数据采集系统的总体设计 | 第17-18页 |
| 2.3 定位模块设计 | 第18-19页 |
| 2.4 本地存储模块设计 | 第19-21页 |
| 2.5 流量业务记录模块设计 | 第21-26页 |
| 2.5.1 通过安卓系统的API函数获取流量记录 | 第21-22页 |
| 2.5.2 iptables流量记录模块 | 第22-24页 |
| 2.5.3 tcpdump流量记录模块 | 第24-25页 |
| 2.5.4 流量纪录数据表格式 | 第25-26页 |
| 2.6 电话及短消息业务记录模块 | 第26-27页 |
| 2.7 终端图形化显示模块 | 第27-30页 |
| 2.7.1 应用程序流量走势显示 | 第27-28页 |
| 2.7.2 业务量和信号强度热力图显示 | 第28-29页 |
| 2.7.3 网络测速图形显示 | 第29-30页 |
| 2.8 其他模块设计 | 第30-31页 |
| 2.9 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 服务器端数据分析系统研究与设计 | 第33-43页 |
| 3.1 后台服务器软件架构设计 | 第33-34页 |
| 3.2 并发连接和数据存储模块设计 | 第34-35页 |
| 3.3 大数据处理模块设计 | 第35-40页 |
| 3.3.1 HDFS分布式文件系统 | 第36-37页 |
| 3.3.2 MapReduce计算框架 | 第37页 |
| 3.3.3 Hadoop在本平台中的应用 | 第37-40页 |
| 3.4 图形化显示模块设计 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于SVR算法的无线网络流量预测研究 | 第43-53页 |
| 4.1 无线网络流量特性及相关预测技术研究 | 第43-45页 |
| 4.1.1 网络流量的特性 | 第43-44页 |
| 4.1.2 传统网络流量预测模型 | 第44-45页 |
| 4.2 SVR算法理论基础 | 第45-47页 |
| 4.3 SVR在无线网络流量预测中的应用 | 第47-51页 |
| 4.3.1 基于SVR模型的无线网络流量预测流程 | 第47-48页 |
| 4.3.2 不同输入向量维度对预测效果的影响 | 第48-51页 |
| 4.3.3 不同时间尺度下的流量预测 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
