基于时间序列的网盘容量趋势预测算法的研究与应用

发布时间：2017-04-06 13:13

  本文关键词：基于时间序列的网盘容量趋势预测算法的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的发展和信息技术的进步,人们对存储的要求越来越高,无论是存储容量的要求还是存储便捷性的要求。随之而来的影响就是存储已经从物理存储如优盘、移动硬盘等不是非常便捷的方式逐渐向虚拟存储如网盘等发展。网民数量日益增加,网盘容量也变得越来越大。对于网盘提供者而言保证网盘容量的稳定性成为至关重要的任务。同时需要从公司利益出发,不能出现闲置浪费资源。因此如何能够比较准确的掌握网盘容量的趋势,根据容量的变化来做出决策,无疑是各个网盘提供商所迫切需要的。在对网盘容量数据进行分析研究阶段,论文首先系统地对调研得到的数据进行研究和分析,针对数据的特点,利用数据挖掘的理论知识,对常见的趋势预测算法进行了学习和研究,并对各个算法进行了对比和测试,最后根据实际情况采用了在具体实现上使用中值滤波的方式进行椒盐噪声的去噪,使用滑动平均的方式进行高斯噪声的去噪,使用这两种方式来进行数据的预处理。其次,使用t检验的方式结合正态分布3sigma理论进行异常点的检测,来提取出影响预测的异常点,并略过这些点,最后,采用线性拟合的方法对处理后的数据进行了线性拟合,从而提出了与自身的实际应用切合的基于时间序列的趋势预测算法。在容量的预测分析阶段,本文进行了详尽的实验,并对实验的结果进行了对比,在一些参数的选定上也经过了大量的实验验证,从而确保了算法整体的可靠性。最后,使用本文的容量趋势预测算法,针对实际产生的数据进行了一段时间的实验和统计,将统计得到的预测结果与真实的结果进行了对比,误差符合预期。
【关键词】：网盘容量 趋势预测 中值滤波 滑动平均 线性拟合 异常检测
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景和研究问题8-9
• 1.2 研究历史与现状及存在问题9-13
• 1.3 研究目标13
• 1.4 研究内容与成果13
• 1.5 研究价值和意义13-14
• 1.6 论文组织框架14-15
• 第二章 相关知识和算法研究15-22
• 2.1 容量时间序列数据分析15-16
• 2.1.1 数据来源与格式15
• 2.1.2 数据特点15-16
• 2.1.3 数据质量问题16
• 2.2 常见的基于时间序列数据的趋势预测算法16-22
• 2.2.1 时间序列经验预测方法16-19
• 2.2.2 时间序列线性预测模型19-22
• 第三章 预测算法的提出22-34
• 3.1 算法需解决的问题22-23
• 3.1.1 实际数据存在的问题22-23
• 3.1.2 已有算法存在问题23
• 3.2 算法的形成23-30
• 3.2.1 去除椒盐噪声23-25
• 3.2.2 去除高斯噪声25-27
• 3.2.3 精确识别拐点27-28
• 3.2.4 检测异常点28-29
• 3.2.5 线性拟合29-30
• 3.3 算法整体概述30-34
• 3.3.1 算法描述30-31
• 3.3.2 算法实现31-34
• 第四章 实验与分析34-40
• 4.1 窗口大小的选择实验34-35
• 4.2 中值虑波实验35-36
• 4.3 滑动平均试验36-37
• 4.4 拐点的识别实验37-38
• 4.5 异常点检测实验38
• 4.6 线性拟合实验38
• 4.7 预测结果分析与对比实验38-40
• 第五章 算法的应用40-45
• 5.1 项目总体架构40
• 5.2 模块功能介绍40-41
• 5.3 模块设计41-42
• 5.3.1 服务模块设计42
• 5.3.2 调度模块设计42
• 5.3.3 预测算法模块设计42
• 5.3.4 权限42
• 5.3.5 分布式化42
• 5.4 算法效果42-44
• 5.4.1 预测的准确性42-44
• 5.4.2 算法的实际收益44
• 5.5 运行环境及开发技术44
• 5.6 项目展示44-45
• 第六章 总结与展望45-47
• 6.1 总结45
• 6.2 展望45-47
• 参考文献47-49
• 致谢49

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 张燕;;一种改进的快速中值滤波算法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年04期

2 裴益轩;郭民;;滑动平均法的基本原理及应用[J];火炮发射与控制学报;2001年01期

3 胡江红;於香;;指数平滑法的研究和应用[J];中国商界(上半月);2010年08期

4 杨启文;蔡亮;薛云灿;;差分进化算法综述[J];模式识别与人工智能;2008年04期

5 辛珏;季江川;;差分—指数平滑预测模型在门诊人次预测中的应用[J];中国病案;2009年05期

6 杜奕;卢德唐;李道伦;赵亦朋;;一种快速的时间序列线性拟合算法[J];中国科学技术大学学报;2007年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 王博;基于线性回归和神经网络的预测模型在国民经济数据中的应用[D];吉林大学;2012年

2 王赫楠;时间序列的线性化表示研究[D];辽宁师范大学;2012年

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本文编号：288923