| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第12-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·课题相关的研究现状 | 第13-16页 |
| ·高维不完整时间序列学习建模的研究现状 | 第13-15页 |
| ·时间序列分布式分析的研究现状 | 第15-16页 |
| ·课题研究的内容和目标 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 2 时间序列分析问题描述 | 第19-23页 |
| ·高维不完整时间序列分析 | 第19-20页 |
| ·海量多维时间序列分布式分析 | 第20-23页 |
| 3 相关理论和软件介绍 | 第23-35页 |
| ·DynaMMo算法 | 第23-25页 |
| ·时间序列并行计算算法CAS-LDS | 第25-28页 |
| ·Cut Step | 第25-26页 |
| ·Stitch Step | 第26-28页 |
| ·MapReduce | 第28-29页 |
| ·Hadoop | 第29-32页 |
| ·HDFS | 第29-31页 |
| ·分布式集群任务调度 | 第31-32页 |
| ·HBase | 第32-35页 |
| ·HBase数据模型 | 第33-34页 |
| ·HBase系统架构 | 第34-35页 |
| 4 WFDynaMMo算法原理与实现 | 第35-39页 |
| ·WFDynaMMo算法原理 | 第35-36页 |
| ·WFDynaMMo的Matlab实现 | 第36-39页 |
| 5 时间序列分布式分析算法 | 第39-45页 |
| ·CAS-LDS的分布式实现 | 第39-40页 |
| ·MSAX-MR-LM方法 | 第40-45页 |
| ·多维时间序列符号化方法MSAX | 第41-42页 |
| ·基于统计语言模型与MSAX的多维时间序列建模方法 | 第42页 |
| ·基于MapReduce计算模型实现MSAX-LM方法 | 第42-43页 |
| ·基于MSAX-MR-LM多维时间序列实时学习建模预测 | 第43-45页 |
| 6 基于Hadoop的多维时间序列分析系统的设计与实现 | 第45-51页 |
| ·数据读取模块设计与实现 | 第45-46页 |
| ·数据处理模块设计与实现 | 第46-49页 |
| ·MR-LDS计算组件设计与实现 | 第47-48页 |
| ·MSAX-MR-LM计算组件设计与实现 | 第48-49页 |
| ·结果分析模块设计与实现 | 第49-51页 |
| 7 实验与分析 | 第51-73页 |
| ·实验数据集介绍 | 第51-53页 |
| ·WFDynaMMo相关实验数据集 | 第51-52页 |
| ·MSAX-MR-LM与MR-LDS相关实验数据集 | 第52-53页 |
| ·实验环境介绍 | 第53-54页 |
| ·WFDynaMMo | 第54-60页 |
| ·基于频率相关度聚类精度实验 | 第54-56页 |
| ·频率相关度对DynaMMo分析精度影响 | 第56-58页 |
| ·WFDynaMMo分析精度测试 | 第58-59页 |
| ·实验结论分析 | 第59-60页 |
| ·分布式多维时间序列分析算法实验分析 | 第60-73页 |
| ·MR-LDS实验分析 | 第60-63页 |
| ·MSAX-MR-LM实验分析 | 第63-70页 |
| ·MSAX-MR-LM与MR-LDS的比较 | 第70-73页 |
| 8 总结与展望 | 第73-77页 |
| ·论文工作总结 | 第73-75页 |
| ·进一步工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录A | 第81-85页 |
| 附录B | 第85-87页 |
| 附录C | 第87-103页 |
| 附录D | 第103-107页 |
| 作者简历 | 第107-111页 |
| 学位论文数据集 | 第111页 |
