基于Hadoop的多元回归大数据预测方法研究

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基于Hadoop的多元回归大数据预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究背景第10-11页
  1.2 研究目的和意义第11页
  1.3 研究现状第11-13页
    1.3.1 多元回归研究现状第11-12页
    1.3.2 大数据预测方法研究国内外现状第12-13页
  1.4 研究内容第13-14页
  1.5 论文结构第14-15页
第二章 Hadoop平台相关技术第15-30页
  2.1 Hadoop平台框架体系结构第15-16页
  2.2 分布式文件系统HDFS第16-21页
    2.2.1 分布式文件系统的体系结构第16-18页
    2.2.2 HDFS的工作流程第18-21页
  2.3 分布式列式存储数据库HBase第21-26页
    2.3.1 HBase的设计思想第21-22页
    2.3.2 HBase的体系架构第22-24页
    2.3.3 HBase工作流程第24-26页
    2.3.4 HBase的访问接口第26页
  2.4 MapReduce编程模型第26-28页
    2.4.1 设计思想第26-27页
    2.4.2 工作机制第27-28页
  2.5 Hadoop平台的其它子项目第28-29页
  2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于Hadoop的多元回归大数据预测方法第30-43页
  3.1 多元回归模型第30-34页
    3.1.1 回归分析概述第30页
    3.1.2 多元线性回归模型概述第30-31页
    3.1.3 多元非线性回归模型概述第31-33页
    3.1.4 可化为线性的非线性回归分析第33-34页
  3.2 基于Hadoop的多元回归模型建模框架第34-37页
    3.2.1 Hadoop的多元回归模型建模框架概述第34页
    3.2.2 Hadoop的多元回归模型建模框架设计过程第34-37页
  3.3 基于MapReduce的多元回归模型算法设计第37-42页
    3.3.1 最大似然估计第37-38页
    3.3.2 梯度下降算法第38-40页
    3.3.3 MapReduce的多元回归模型算法设计过程第40-42页
  3.4 本章小结第42-43页
第四章 Hadoop平台的码头系泊护舷压力大数据预测第43-69页
  4.1 系泊护舷压力预测需求分析第43页
  4.2 系泊护舷压力预测模型框架第43-52页
    4.2.1 数据预处理第44-45页
    4.2.2 系泊护舷压力的影响因素分析第45-49页
    4.2.3 单变量相关性分析及其非线性转化第49-51页
    4.2.4 建立系泊护舷压力多元线性回归模型第51-52页
    4.2.5 系泊护舷压力多元线性回归模型评估第52页
  4.3 系泊护舷压力预测HBase数据库设计第52-59页
    4.3.1 系泊护舷压力信息的表设计与操作第52-57页
    4.3.2 系泊护舷压力信息数据导入方式第57-58页
    4.3.3 数据的导入实现第58-59页
  4.4 系泊护舷压力预测Hadoop平台构建第59-63页
    4.4.1 实验前准备第59页
    4.4.2 Hadoop集群安装与配置第59-62页
    4.4.3 HBase安装和配置第62-63页
  4.5 Hadoop平台下系泊护舷压力预测方法实现第63-68页
    4.5.1 多元回归算法程序效果展示第63-64页
    4.5.2 多元回归预测模型结果及评估第64-66页
    4.5.3 算法性能评价方法及试验结果分析第66-68页
  4.6 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-74页
致谢第74页

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