云环境下预警系统的核问题研究

发布时间：2017-06-21 14:13

  本文关键词：云环境下预警系统的核问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在安全生产中,事故及隐患时有发生,构建完善的安全预警模型和系统,对灾害和事故的预防具有重要意义。由于预警系统需要进行大量的数据处理,同时要求很高的响应速度,常规处理环境和模式存在诸多不足。因此,基于云和大数据处理环境,设计预警模型和系统是一种理想选择。本文围绕灾害预警系统的设计、实现和运行支撑中的挑战,探讨和研究了以下主要问题:(1)探讨了基于云计算平台和大数据处理层融合的预警系统运行支撑环境,使得云平台可以透明向大数据处理层按需提供计算和存储资源。同时,针对数据分布存储和访问过程中,存在的传输时延开销,提出了一种优化的MapReduce数据处理模型。(2)研究并提出了一种用于灾害预警的BP神经网络的分布并行算法,针对传统BP神经网络算法的局限性,基于MapReduce实现了预警学习过程的分布并行化,可提高预警学习的效率。(3)基于上述方法,设计和实现了分布式安全预警系统,结合云计算平台、MapReduce任务调度策略的优化以及改进的BP神经网络分布并行算法实现灾害预警。
【关键词】：云计算 预警系统 BP神经网络 并行计算
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 研究内容12-13
• 1.4 论文组织结构13-14
• 2 相关技术介绍14-25
• 2.1 云计算概述14-18
• 2.1.1 云计算概念及发展14
• 2.1.2 云计算的分类14-16
• 2.1.3 云计算的优势16-17
• 2.1.4 云计算与OpenStack17-18
• 2.2 数据分布式处理技术18-20
• 2.2.1 云计算环境下的分布式存储18-20
• 2.2.2 现有云存储系统20
• 2.3 云计算环境下的分布式并行计算20-21
• 2.4 神经网络算法21-25
• 2.4.1 神经网络发展历史21-22
• 2.4.2 BP神经网络模型22-23
• 2.4.3 BP算法原理23-25
• 3 预警系统存储和计算的云环境设计25-32
• 3.1 云平台框架25-27
• 3.2 MapReduce的海量数据处理27-32
• 3.2.1 MapReduce任务调度过程27-28
• 3.2.2 MapReduce数据传输优化28-32
• 4 预警系统BP神经网络并行分布模型的设计32-41
• 4.1 传统BP神经网络算法32-34
• 4.1.1 BP神经网络主要缺陷33-34
• 4.1.2 BP神经网络性能及其改进34
• 4.2 BP神经网络的分布式预警模型34-39
• 4.2.1 数据模型设定34-36
• 4.2.2 BP神经网络的分布式实现36-39
• 4.3 预警结果分析39-41
• 5 预警系统的实现41-47
• 5.1 煤矿预警系统的结构41-42
• 5.2 煤矿预警系统的核心应用42-43
• 5.3 煤矿预警系统的功能模块43-47
• 6 总结与展望47-48
• 7 参考文献48-50
• 8 攻读硕士学位期间发表的论文50-51
• 致谢51

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