基于滑动窗口的数据流预测聚集查询处理的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·数据流模型 | 第9-11页 |
| ·数据流特点 | 第9-10页 |
| ·基于数据流模型的典型应用 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据流研究综述 | 第14-23页 |
| ·数据流约简技术 | 第14-16页 |
| ·直方图 | 第14-15页 |
| ·随机采样技术 | 第15-16页 |
| ·小波技术 | 第16页 |
| ·哈希方法 | 第16页 |
| ·数据流预测技术 | 第16-20页 |
| ·回归模型 | 第17页 |
| ·指数平滑模型 | 第17-18页 |
| ·ARMA模型 | 第18页 |
| ·小波变换技术 | 第18-19页 |
| ·神经网络算法 | 第19页 |
| ·支持向量机算法 | 第19-20页 |
| ·数据流管理系统 | 第20-22页 |
| ·DSMS体系结构 | 第20页 |
| ·DBMS与DSMS的比较 | 第20-21页 |
| ·典型的原型系统 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 马尔可夫滑动窗口预测模型 | 第23-39页 |
| ·马尔可夫分析 | 第23-25页 |
| ·马尔可夫过程 | 第23页 |
| ·概率矩阵的数学基础 | 第23-24页 |
| ·马尔可夫链 | 第24-25页 |
| ·概要结构生成及维护 | 第25-29页 |
| ·滑动窗口模型 | 第25-26页 |
| ·聚集特征压缩直方图 | 第26-29页 |
| ·预测聚集查询模型 | 第29-34页 |
| ·优化的聚集查询操作 | 第29-31页 |
| ·隐马尔可夫模型定义 | 第31-34页 |
| ·预测模型的三类问题 | 第34-38页 |
| ·估值问题 | 第34-35页 |
| ·解码问题 | 第35-36页 |
| ·学习问题 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 预测聚集查询处理 | 第39-48页 |
| ·预测建模 | 第39-43页 |
| ·网络流量简介 | 第39-40页 |
| ·网络流量生成 | 第40-42页 |
| ·模型参数构建 | 第42-43页 |
| ·预测处理 | 第43-47页 |
| ·参数初始化 | 第44-46页 |
| ·训练模型 | 第46-47页 |
| ·模型评估 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验及结果 | 第48-56页 |
| ·实验环境及数据预处理 | 第48-49页 |
| ·实验环境 | 第48-49页 |
| ·数据预处理 | 第49页 |
| ·实验处理及结果分析 | 第49-55页 |
| ·模型构建与预测 | 第50-51页 |
| ·结果及分析 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·研究工作及成果总结 | 第56页 |
| ·进一步研究方向 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第63页 |
