基于时间序列的网盘容量趋势预测算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和研究问题 | 第8-9页 |
| 1.2 研究历史与现状及存在问题 | 第9-13页 |
| 1.3 研究目标 | 第13页 |
| 1.4 研究内容与成果 | 第13页 |
| 1.5 研究价值和意义 | 第13-14页 |
| 1.6 论文组织框架 | 第14-15页 |
| 第二章 相关知识和算法研究 | 第15-22页 |
| 2.1 容量时间序列数据分析 | 第15-16页 |
| 2.1.1 数据来源与格式 | 第15页 |
| 2.1.2 数据特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 数据质量问题 | 第16页 |
| 2.2 常见的基于时间序列数据的趋势预测算法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 时间序列经验预测方法 | 第16-19页 |
| 2.2.2 时间序列线性预测模型 | 第19-22页 |
| 第三章 预测算法的提出 | 第22-34页 |
| 3.1 算法需解决的问题 | 第22-23页 |
| 3.1.1 实际数据存在的问题 | 第22-23页 |
| 3.1.2 已有算法存在问题 | 第23页 |
| 3.2 算法的形成 | 第23-30页 |
| 3.2.1 去除椒盐噪声 | 第23-25页 |
| 3.2.2 去除高斯噪声 | 第25-27页 |
| 3.2.3 精确识别拐点 | 第27-28页 |
| 3.2.4 检测异常点 | 第28-29页 |
| 3.2.5 线性拟合 | 第29-30页 |
| 3.3 算法整体概述 | 第30-34页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第30-31页 |
| 3.3.2 算法实现 | 第31-34页 |
| 第四章 实验与分析 | 第34-40页 |
| 4.1 窗口大小的选择实验 | 第34-35页 |
| 4.2 中值虑波实验 | 第35-36页 |
| 4.3 滑动平均试验 | 第36-37页 |
| 4.4 拐点的识别实验 | 第37-38页 |
| 4.5 异常点检测实验 | 第38页 |
| 4.6 线性拟合实验 | 第38页 |
| 4.7 预测结果分析与对比实验 | 第38-40页 |
| 第五章 算法的应用 | 第40-45页 |
| 5.1 项目总体架构 | 第40页 |
| 5.2 模块功能介绍 | 第40-41页 |
| 5.3 模块设计 | 第41-42页 |
| 5.3.1 服务模块设计 | 第42页 |
| 5.3.2 调度模块设计 | 第42页 |
| 5.3.3 预测算法模块设计 | 第42页 |
| 5.3.4 权限 | 第42页 |
| 5.3.5 分布式化 | 第42页 |
| 5.4 算法效果 | 第42-44页 |
| 5.4.1 预测的准确性 | 第42-44页 |
| 5.4.2 算法的实际收益 | 第44页 |
| 5.5 运行环境及开发技术 | 第44页 |
| 5.6 项目展示 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
