流数据的复杂变化的监控模型及应用

流数据的复杂变化的监控模型及应用

论文摘要

随着科技的进步,流数据逐渐出现在生活中的各个领域。因此实时对大量的流数据进行监控是很必要的。由于流数据具有量大,速度快,单向性,实时性等特点,这就要求在监控时既要考虑到存储问题还需考虑计算速率问题。又因为过程分布既有尺度参数漂移,又有位置和尺度参数同时漂移,还有其它漂移,所以基于这些问题,本文将提出三个控制图。首先,通过整合Klotz检验统计量到变点模型,得到监控尺度参数变化的非参数控制图。通过蒙特卡罗模拟方法得到常用的阈值h_t,且通过软件的计算模拟,进行了对比试验,结果展现此控制图监控性能较好。其次,通过整合Wilcoxon秩和检验和Klotz检验到变点模型,得到监控位置和尺度参数联合变化的控制图。通过软件的计算模拟,进行了对比试验,结果展现,我们的控制图监控性能效果较好。最后,把基于似然比的双样本非参数拟合优度检验整合到变点模型中,提出了一个用于监控任意分布变化的非参数控制图。且通过和其它非参数控制图比较,此监控任意分布变化的控制图不仅在监控位置,尺度,且在形状等方面的变化都是有效的,特别在涉及到尺度缩小的分布方面的变化是非常有优势的。上述所提出的三个非参自启动的控制图在算法上也做了一些改进。当监控流数据时,观测点被离散化。同时针对加入移动窗口的模型,提出了一种高效的计算秩的方法,并且使计算量和存储量成为常量,从而使得对流数据可以及时高效的在线监控,以便于及时发现变点,减少损失。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 流数据监控的研究意义及研究现状
  •   1.2 本课题研究的内容与目的
  •   1.3 文章结构和主要成果
  • 第二章 预备知识
  •   2.1 变点模型
  •     2.1.1 变点模型介绍
  •     2.1.2 变点模型具体检测方法
  •   2.2 非参数检验
  •     2.2.1 秩检验
  •     2.2.2 Wilcoxon秩和检验统计量
  •     2.2.3 Klotz检验统计量
  •     2.2.4 监控任意分布变化的统计量
  • 第三章 监控尺度参数变化的控制图
  •   3.1 第一阶段控制图
  •   3.2 第二阶段控制图
  •   3.3 迭代公式
  •   3.4 流数据的监控
  •     3.4.1 流数据离散化
  •     3.4.2 移动窗口算法
  •     3.4.3 秩的计算
  •   3.5 Klotz控制图性能表现
  •   3.6 Klotz控制图的应用
  •   3.7 本章小结
  • 第四章 监控位置和尺度参数联合变化的控制图
  •   4.1 第一阶段控制图
  •   4.2 第二阶段控制图
  •   4.3 监控位置和尺度参数联合变化的控制图实验
  •   4.4 本章小结
  • 第五章 监控任意分布变化的控制图
  •   5.1 监控过程
  •   5.2 监控任意分布变化的控制图实验
  •   5.3 本章小结
  • 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 刘志敏

    导师: 周茂袁

    关键词: 非参数,尺度参数,位置和尺度参数,控制图,流数据

    来源: 中国民航大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 中国民航大学

    分类号: O212.1

    DOI: 10.27627/d.cnki.gzmhy.2019.000323

    总页数: 50

    文件大小: 818K

    下载量: 17

    相关论文文献

    • [1].面向流数据的实时处理及服务化系统[J]. 重庆大学学报 2020(07)
    • [2].基于决策树的流数据分类算法综述[J]. 西北民族大学学报(自然科学版) 2020(02)
    • [3].流数据边缘处理探讨[J]. 信息通信 2020(08)
    • [4].一种基于流数据处理的预警系统设计[J]. 电脑知识与技术 2019(30)
    • [5].基于部分重编码的流数据发布隐私保护算法[J]. 吉林大学学报(理学版) 2018(01)
    • [6].基于流数据的网络监控系统设计[J]. 重庆科技学院学报(自然科学版) 2016(04)
    • [7].一种面向流数据频繁项挖掘的降载策略[J]. 计算机应用研究 2011(04)
    • [8].流数据和传统数据存储及管理方法比较研究[J]. 计算机技术与发展 2009(04)
    • [9].流数据管理降载技术研究综述[J]. 中国管理信息化 2009(21)
    • [10].流数据复杂聚类查询处理算法[J]. 南京航空航天大学学报 2009(06)
    • [11].流数据的连续查询优化技术[J]. 计算机应用研究 2008(01)
    • [12].利用点击流数据提供个性化信息服务的模式研究[J]. 安徽农业科学 2008(02)
    • [13].一类流数据的抽样及其存储方法研究[J]. 统计与信息论坛 2018(10)
    • [14].流数据环境下基于分歧策略的高效能集成学习[J]. 计算机工程与应用 2016(13)
    • [15].面向大规模流数据的可扩展分布式实时处理方法[J]. 青岛科技大学学报(自然科学版) 2016(05)
    • [16].流数据概念漂移的检测算法[J]. 控制与决策 2013(01)
    • [17].浅析金融数据库系统中的流数据处理[J]. 信息与电脑(理论版) 2013(02)
    • [18].一种基于层次聚类的流数据挖掘方法[J]. 太原师范学院学报(自然科学版) 2008(04)
    • [19].基于流数据的模糊聚类算法[J]. 计算机应用与软件 2008(02)
    • [20].一种面向流数据的分布式实时存储方法[J]. 电脑知识与技术 2015(19)
    • [21].一种基于信息熵的多维流数据噪声检测算法[J]. 计算机科学 2012(02)
    • [22].一种流数据多播接口的设计、实现与应用[J]. 集成技术 2012(01)
    • [23].分布式流数据频繁项发现算法的研究[J]. 计算机应用 2008(01)
    • [24].可伸缩的重复流数据检测方法[J]. 系统工程与电子技术 2008(02)
    • [25].Web站点的点击流数据分析方法的设计与实现[J]. 信息与电脑(理论版) 2019(16)
    • [26].面向流数据的分布式时序同步系统的设计与实现[J]. 软件 2017(02)
    • [27].流数据聚类研究综述[J]. 科技广场 2010(01)
    • [28].差分隐私流数据自适应发布算法[J]. 计算机研究与发展 2017(12)
    • [29].基于分布式流数据的在线汇聚与统计[J]. 数字技术与应用 2018(09)
    • [30].面向流数据的演化聚类算法[J]. 武汉大学学报(理学版) 2017(05)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    流数据的复杂变化的监控模型及应用
    下载Doc文档

    猜你喜欢