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MapReduce模式下的短时交通流预测领域软件体系结构

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-7页
第一章 绪论第7-9页
   ·研究背景第7-8页
   ·研究内容第8页
   ·论文内容与章节介绍第8-9页
第二章 相关研究第9-13页
   ·并行计算与 MapReduce第9-10页
     ·并行计算第9页
     ·MapReduce 并行编程模型及其优势第9-10页
   ·软件重用相关研究第10-13页
     ·软件重用及其重要性第10页
     ·软件重用技术发展现状第10-11页
     ·软件体系结构描述第11-13页
第三章 短时交通流预测领域模型第13-25页
   ·场景模型第13-15页
     ·结构图第13-14页
     ·数据流图第14-15页
   ·角色模型第15-17页
     ·平台管理人员角色模型第16-17页
     ·平台使用人员角色模型第17页
   ·信息模型第17-20页
   ·特征模型第20-21页
   ·业务模型第21-22页
   ·领域字典第22-24页
     ·领域工程与软件体系结构相关术语第22页
     ·MapReduce 相关术语第22-23页
     ·短时交通流预测相关术语第23-24页
   ·小结第24-25页
第四章 短时交通流预测领域算法框架第25-30页
   ·领域算法特征分析第25-27页
   ·MapReduce 并行计算模型特征分析第27页
   ·MapReduce 模式下的短时交通流预测算法框架设计第27-30页
第五章 短时交通流预测领域软件体系结构设计第30-50页
   ·构件设计第30-39页
     ·数据构件第30-36页
     ·功能构件第36-38页
     ·界面构件第38-39页
   ·子系统体系结构设计第39-44页
     ·数据处理子系统设计第39-41页
     ·模型训练子系统设计第41-42页
     ·预测子系统设计第42-44页
     ·平台体系结构设计第44页
   ·系统视图模型第44-49页
     ·逻辑视图第44页
     ·开发视图第44-46页
     ·进程视图第46-47页
     ·物理视图第47-48页
     ·场景第48-49页
   ·小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-52页
   ·总结第50页
   ·思想启迪第50-51页
   ·展望第51页
   ·不足之处第51-52页
参考文献第52-55页
发表论文和参加科研情况说明第55-56页
致谢第56页

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