基于WEB技术的软件老化趋势预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术与理论 | 第15-29页 |
| ·软件老化趋势预测整体流程 | 第15-16页 |
| ·软件老化预测方法 | 第16-27页 |
| ·回归分析法 | 第17-18页 |
| ·时间序列分析法 | 第18-20页 |
| ·小波分析 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-25页 |
| ·专家系统 | 第25-26页 |
| ·马尔科夫模型 | 第26-27页 |
| ·软件老化趋势的检验 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 时间序列分析方法研究及算法分析 | 第29-41页 |
| ·预测方法的选取 | 第29-30页 |
| ·时间序列分析的介绍 | 第30-32页 |
| ·相关的时间序列预测模型分析 | 第32-34页 |
| ·确定时间序列分析方法的预测流程 | 第34-39页 |
| ·平稳性检验及平稳化方法 | 第35-36页 |
| ·模型识别 | 第36页 |
| ·模型定阶 | 第36-37页 |
| ·模型参数估计 | 第37-38页 |
| ·模型检验 | 第38-39页 |
| ·存在的问题 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 时间序列分析预测方法的改进 | 第41-53页 |
| ·模型定阶方法的改进 | 第41-42页 |
| ·时间序列分析预测结果的修正 | 第42-50页 |
| ·马尔科夫基础理论 | 第42-44页 |
| ·时间序列马尔科夫模型的预测流程 | 第44-47页 |
| ·马尔科夫模型对预测值的修正过程 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第53-67页 |
| ·性能参数的选取 | 第53-54页 |
| ·实验环境 | 第54-56页 |
| ·实验数据的预处理 | 第56-58页 |
| ·预测结果及分析 | 第58-64页 |
| ·时间序列模型预测结果 | 第58-60页 |
| ·时间序列马尔科夫模型预测结果 | 第60-62页 |
| ·预测结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
