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移动抄表及城市需水量预测系统的设计与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-20页
    1.1 项目背景和意义第12-13页
    1.2 相关课题国内外的研究和发展现状第13-17页
        1.2.1 国内外水表及抄录方式发展第13-16页
        1.2.2 城市用水预测第16-17页
    1.3 论文组织结构第17-20页
2 系统相关技术及理论综述第20-26页
    2.1 Android系统架构第20-22页
    2.2 Android数据持久化第22-23页
    2.3 时间序列分解预测法第23-25页
        2.3.1 时间序列预测法的常见类型及构成第23-24页
        2.3.2 时间序列分解及预测模型第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 移动抄表及城市需水量预测系统的需求分析第26-38页
    3.1 系统目标及概述第26-27页
    3.2 产品用户分析第27-29页
        3.2.1 移动端用户分析第27-28页
        3.2.2 算法端用户分析第28-29页
    3.3 功能性需求分析第29-36页
        3.3.1 数据子系统需求分析第29-31页
        3.3.2 信息展示子系统需求分析第31-32页
        3.3.3 拍摄子系统需求分析第32-34页
        3.3.4 Web服务端功能需求分析第34-35页
        3.3.5 城市用水数据预测功能需求分析第35-36页
    3.4 非功能性需求第36-37页
    3.5 本章小结第37-38页
4 系统概要设计第38-52页
    4.1 系统总体架构设计第38-40页
    4.2 系统整体功能设计第40-45页
        4.2.1 移动端功能设计第40-43页
        4.2.2 Web服务端功能设计第43-44页
        4.2.3 算法端功能设计第44-45页
    4.3 数据库设计第45-51页
        4.3.1 移动端实体关系设计第46页
        4.3.2 Web端实体关系分析第46-47页
        4.3.3 算法端实体关系分析第47-48页
        4.3.4 数据库表设计第48-51页
    4.4 本章小结第51-52页
5 时间序列分解预测算法第52-66页
    5.1 常用需水量预测算法第52-55页
        5.1.1 回归分析预测法第52-53页
        5.1.2 灰色预测模型第53-54页
        5.1.3 算法对比第54-55页
    5.2 时间序列分解模型第55-60页
        5.2.1 历史数据特征第55-57页
        5.2.2 模型选择第57页
        5.2.3 时间序列分解第57-60页
    5.3 数据处理方法第60-62页
        5.3.1 数列平稳化处理方法第60-61页
        5.3.2 离散值处理方法第61-62页
    5.4 滑动季节指数及自调节权重系数第62-64页
    5.5 本章小结第64-66页
6 系统详细设计与实现第66-84页
    6.1 UI界面设计与实现第66-70页
    6.2 数据子系统的设计与实现第70-75页
        6.2.1 数据传输模块的设计与实现第71-72页
        6.2.2 数据下载模块设计与实现第72-73页
        6.2.3 数据上传模块设计与实现第73-75页
    6.3 拍摄子系统的设计与实现第75-79页
        6.3.1 UVC拍摄模块设计与实现第77-79页
        6.3.2 机身相机拍摄模块设计与实现第79页
    6.4 算法模块设计与实现第79-83页
    6.5 本章小结第83-84页
7 系统测试第84-88页
    7.1 拍摄模块测试第84页
    7.2 数据上传模块测试第84-85页
    7.3 数据下载模块测试第85页
    7.4 搜索模块测试第85-86页
    7.5 预测模块测试第86-87页
    7.6 图像压缩模块测试第87页
    7.7 本章小结第87-88页
8 总结与展望第88-90页
    8.1 工作总结第88页
    8.2 问题以及展望第88-90页
参考文献第90-92页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第92-96页
学位论文数据集第96页

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