面向电网大数据的数据清洗子系统设计与实现
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
1.4 论文总体结构 | 第14-16页 |
第二章 相关技术 | 第16-24页 |
2.1 数据清洗基本原理与算法 | 第16-17页 |
2.1.1 数据清洗基本原理 | 第16页 |
2.1.2 数据清洗算法 | 第16-17页 |
2.2 数据清洗开源库 | 第17-19页 |
2.2.1 WEKA | 第17-18页 |
2.2.2 OpenRefine | 第18-19页 |
2.3 时间序列及其处理技术 | 第19-20页 |
2.3.1 时间序列定义 | 第19页 |
2.3.2 时间序列的表示 | 第19-20页 |
2.3.3 时间序列的相似性分类 | 第20页 |
2.4 Hadoop分布式文件系统(HDFS) | 第20-22页 |
2.4.1 HDFS系统架构 | 第20-22页 |
2.4.2 数据组织 | 第22页 |
2.5 本章小结 | 第22-24页 |
第三章 需求分析 | 第24-30页 |
3.1 上下文环境 | 第24页 |
3.2 功能性需求 | 第24-28页 |
3.2.1 数据存取 | 第25-26页 |
3.2.2 数据分析 | 第26-27页 |
3.2.3 数据清洗 | 第27-28页 |
3.3 非功能性需求 | 第28页 |
3.4 本章小结 | 第28-30页 |
第四章 关键问题研究 | 第30-44页 |
4.1 针对负荷数据利用时序数据相似性的数据清洗 | 第30-37页 |
4.1.1 时间序列符号化 | 第32-34页 |
4.1.2 相似性度量 | 第34-35页 |
4.1.3 相似曲线加权调整 | 第35-36页 |
4.1.4 算法结果检验 | 第36-37页 |
4.2 数据质量的评估 | 第37-41页 |
4.2.1 数据质量评估模型 | 第37-38页 |
4.2.2 数据质量评估流程 | 第38-41页 |
4.3 本章小结 | 第41-44页 |
第五章 总体设计 | 第44-58页 |
5.1 系统总体架构 | 第44-45页 |
5.2 系统功能模块 | 第45-49页 |
5.2.1 数据清洗交互层 | 第45-46页 |
5.2.2 数据清洗控制层 | 第46-48页 |
5.2.3 数据源层 | 第48-49页 |
5.3 系统层次交互及接口设计 | 第49-54页 |
5.3.1 系统层次交互关系 | 第49-51页 |
5.3.2 数据清洗控制层接口 | 第51-54页 |
5.4 基本工作流程 | 第54-57页 |
5.4.1 文件上传及查看的工作流程 | 第54-55页 |
5.4.2 数据分析的工作流程 | 第55-56页 |
5.4.3 数据清洗的工作流程 | 第56-57页 |
5.5 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 关键模块设计与实现 | 第58-68页 |
6.1 模块类图说明 | 第58-62页 |
6.1.1 缺失填补模块类图说明 | 第59-61页 |
6.1.2 异常完善模块类图说明 | 第61-62页 |
6.2 典型场景说明 | 第62-65页 |
6.2.1 缺失填补典型场景说明 | 第62-64页 |
6.2.2 文件删除模块 | 第64-65页 |
6.3 典型算法说明 | 第65-67页 |
6.3.1 缺失填补关键算法实现 | 第65-66页 |
6.3.2 异常处理关键算法实现 | 第66-67页 |
6.4 本章小结 | 第67-68页 |
第七章 系统测试 | 第68-82页 |
7.1 测试环境 | 第68-69页 |
7.1.1 软件环境 | 第68页 |
7.1.2 硬件环境 | 第68-69页 |
7.2 单元测试 | 第69-80页 |
7.3 集成测试 | 第80-81页 |
7.4 测试结果 | 第81页 |
7.5 本章小结 | 第81-82页 |
第八章 结束语 | 第82-84页 |
8.1 工作总结 | 第82页 |
8.2 未来展望 | 第82-84页 |
参考文献 | 第84-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第87页 |