数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用



数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用

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数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-16页
· 研究背景及意义	第9-10页
· 国内外相关研究与现状	第10-15页
· 国内外公路机电设备维护管理发展概况	第10-14页
· 数据挖掘技术研究现状	第14-15页
· 章节介绍	第15页
· 本章小结	第15-16页
第二章高速公路机电设备故障预测的需求分析	第16-31页
· 高速公路机电系统维护模式研究	第16-20页
· 通用维护模式	第16-19页
· 三级维护管理模式	第19-20页
· 高速公路机电系统设备维护维修状况	第20-22页
· 高速公路机电系统设备维护维修的内容及职责	第20-21页
· 高速公路机电系统维护维修的要求与原则	第21-22页
· 高速公路机电系统设备故障需求分析	第22-30页
· 高速公路机电系统构成及主要功能特点	第22-24页
· 高速公路机电系统设备的常见故障	第24-27页
· 需求分析	第27-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章高速公路机电设备故障预测数据仓库设计	第31-44页
· 数据仓库技术	第31-35页
· 数据仓库技术的概念及特点	第31-32页
· 数据仓库的系统结构	第32-35页
· 数据仓库的设计	第35-37页
· 数据仓库主题设计	第35-36页
· 数据仓库模型的设计	第36页
· 数据仓库的建立	第36-37页
· 高速公路机电设备故障数据构成和数据特点	第37-39页
· 高速公路机电设备故障数据构成	第38页
· 高速公路机电设备故障数据特点	第38-39页
· 高速公路机电设备故障预测数据仓库的数据预处理	第39-43页
· 原始业务数据分析	第39页
· 数据预处理注意的问题	第39-40页
· 数据预处理中采用的方法	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章数据挖掘技术及其方法研究	第44-56页
· 数据挖掘技术	第44-46页
· 数据挖掘概述	第44-45页
· 数据挖掘的应用现状	第45-46页
· 联机分析(OLAP)	第46-48页
· 联机分析的产生	第46-47页
· 联机分析的概念和作用	第47页
· OLAP的多维数据概念以及结构	第47-48页
· 故障数据的多维分析	第48-52页
· 数据立方体	第48-49页
· 站点数据的多维分析	第49-52页
· 数据挖掘的分类算法	第52-55页
· 决策树算法	第52-54页
· 贝叶斯算法	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章高速公路机电设备故障预测的数据挖掘算法实现	第56-62页
· 高速公路机电设备故障预测使用的数据挖掘算法	第56-59页
· 实现的功能	第56-57页
· 决策树算法的实现过程	第57-59页
· 贝叶斯算法的实现过程	第59页
· 对高速公路机电设备故障预测数据挖掘算法的比较	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
结论与展望	第62-64页
结论	第62页
展望	第62-64页
参考文献	第64-66页
致谢	第66 页

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