基于机器学习的移动网络性能预测系统的分析与实现
这是一篇关于移动网络性能预测,机器学习,LightGBM算法,Vue框架,Express框架的论文, 主要内容为随着现代移动网络的日益发展,移动网络用户量增长迅猛,同时也带来了数据规模的爆炸式增加,如何在大数据的环境下进行移动网络性能评估成为了一个重要课题。目前,主流的移动网络性能评估方法是依靠统计学知识,通过专家经验对指标数据、路测数据、拨号测试数据或测量报告数据等进行网络性能评估。然而,在数据规模日益扩大的情况下,传统的网络性能评估方法越来越难以应对海量数据带来的挑战。因此,要建立依靠多维度、更智能、适应海量数据的移动网络性能评估方案。基于以上背景,本论文利用机器学习相关原理,以及机器学习技术和大数据技术,设计了一种基于机器学习的移动网络性能预测方法。该方法基于Spark分布式计算系统,应用机器学习方法对移动数据进行特征整合、数据预处理,最终应用LightGBM模型进行训练和结果预测,实现了机器学习模型的覆盖类、干扰类指标拟合实验;并设计和实现了前后端分离的前端网页系统和后端服务器,前端使用Vue框架、Webpack框架和ElementUI框架等技术完成网页开发;后端服务器使用Node.js框架和Express框架搭建,使用MySQL作为系统的数据库。本论文首先介绍了选题背景和意义,总结和分析了目前业界对移动网络性能评估问题的研究进展,并在此基础上提出了本课题的研究内容和目标。之后,介绍本文使用到的关键技术,包括移动网络性能评估、机器学习算法、分布式框架、Spark计算引擎等。然后介绍了系统的需求分析,对系统的概要设计进行了介绍,划分了系统的功能模块。完成了系统的详细设计和模块开发,最后对功能模块进行了系统测试,验证了系统的可靠性和易用性。
数字化技术在电子设备评估与经济寿命分析中应用研究
这是一篇关于现行市价法,特征价格模型,LightGBM算法,经济寿命的论文, 主要内容为近年来随着大数据、机器学习等领域的快速发展,针对传统行业的数字化转型已经成为当下的研究热点。当前设备评估工作中存在评估主观因素多、评估人员效率较低、评估结果难以客观公正等问题,不仅损害了资产权益相关方的利益,也为资产评估行业的发展带来了诸多不利影响。现行市价法是资产评估工作中简单而又有效的方法,其参考的数据资料直接来源于市场,然而在实际应用中同样存在数据来源不清,评估手段较为主观等问题。鉴于此,本文尝试以公开市场交易数据为来源并对数据进行提取,通过机器学习算法的训练构建设备的特征价格模型以实现设备的评估工作,并在此基础上进一步进行数据挖掘,对设备的经济寿命进行分析。本文以北方某现代智慧示范区内部分企业的笔记本电脑为研究对象,开展了以下几方面的研究:首先对相关研究方法进行文献综述,通过分析比对几种常见的资产评估方法所适用的范围,选择现行市价法作为本文设备的评估方法。其次以特征价格理论作为依据,以二手电商平台交易数据作为来源,采集并筛选影响设备价格的相关因素。对数据的异常值、缺失值等进行预处理,并参考相关研究构建了设备的一级指标三项,二级指标18项,采用嵌入法对特征变量进行筛选。接下来分别以多元线性回归、随机森林回归、XGBoost回归算法以及Light GBM回归算法对特征价格数据进行训练,按7:3将数据集划分为训练集和测试集,利用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数()等指标对不同算法的效果进行对比并选择评估效果更佳的算法。最后,本文分析传统经济寿命中年末残值计算方法存在的问题,尝试以设备当年末的评估值作为设备的年末残值,结合设备的日常维修费用、年使用费等数据信息作为经济寿命计算的数据来源,以SQL Lite和QT Creator等软件构建的设备资产评估与管理系统,并以此作为工具辅助进行设备的经济寿命分析。针对传统的资产评估方法以及经济寿命分析过程中存在的问题,通过构建设备的特征价格模型,基于机器学习回归算法对设备残值进行更加科学合理的评估。本文通过发挥数字化技术在数据采集、数据分析、数据集成、数据挖掘等方面的作用,展现了大数据作为资产的潜在价值,既为电子设备的评估提供了思路,也为类似工作提供了相关参考。
数字化技术在电子设备评估与经济寿命分析中应用研究
这是一篇关于现行市价法,特征价格模型,LightGBM算法,经济寿命的论文, 主要内容为近年来随着大数据、机器学习等领域的快速发展,针对传统行业的数字化转型已经成为当下的研究热点。当前设备评估工作中存在评估主观因素多、评估人员效率较低、评估结果难以客观公正等问题,不仅损害了资产权益相关方的利益,也为资产评估行业的发展带来了诸多不利影响。现行市价法是资产评估工作中简单而又有效的方法,其参考的数据资料直接来源于市场,然而在实际应用中同样存在数据来源不清,评估手段较为主观等问题。鉴于此,本文尝试以公开市场交易数据为来源并对数据进行提取,通过机器学习算法的训练构建设备的特征价格模型以实现设备的评估工作,并在此基础上进一步进行数据挖掘,对设备的经济寿命进行分析。本文以北方某现代智慧示范区内部分企业的笔记本电脑为研究对象,开展了以下几方面的研究:首先对相关研究方法进行文献综述,通过分析比对几种常见的资产评估方法所适用的范围,选择现行市价法作为本文设备的评估方法。其次以特征价格理论作为依据,以二手电商平台交易数据作为来源,采集并筛选影响设备价格的相关因素。对数据的异常值、缺失值等进行预处理,并参考相关研究构建了设备的一级指标三项,二级指标18项,采用嵌入法对特征变量进行筛选。接下来分别以多元线性回归、随机森林回归、XGBoost回归算法以及Light GBM回归算法对特征价格数据进行训练,按7:3将数据集划分为训练集和测试集,利用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数()等指标对不同算法的效果进行对比并选择评估效果更佳的算法。最后,本文分析传统经济寿命中年末残值计算方法存在的问题,尝试以设备当年末的评估值作为设备的年末残值,结合设备的日常维修费用、年使用费等数据信息作为经济寿命计算的数据来源,以SQL Lite和QT Creator等软件构建的设备资产评估与管理系统,并以此作为工具辅助进行设备的经济寿命分析。针对传统的资产评估方法以及经济寿命分析过程中存在的问题,通过构建设备的特征价格模型,基于机器学习回归算法对设备残值进行更加科学合理的评估。本文通过发挥数字化技术在数据采集、数据分析、数据集成、数据挖掘等方面的作用,展现了大数据作为资产的潜在价值,既为电子设备的评估提供了思路,也为类似工作提供了相关参考。
基于机器学习的移动网络性能预测系统的分析与实现
这是一篇关于移动网络性能预测,机器学习,LightGBM算法,Vue框架,Express框架的论文, 主要内容为随着现代移动网络的日益发展,移动网络用户量增长迅猛,同时也带来了数据规模的爆炸式增加,如何在大数据的环境下进行移动网络性能评估成为了一个重要课题。目前,主流的移动网络性能评估方法是依靠统计学知识,通过专家经验对指标数据、路测数据、拨号测试数据或测量报告数据等进行网络性能评估。然而,在数据规模日益扩大的情况下,传统的网络性能评估方法越来越难以应对海量数据带来的挑战。因此,要建立依靠多维度、更智能、适应海量数据的移动网络性能评估方案。基于以上背景,本论文利用机器学习相关原理,以及机器学习技术和大数据技术,设计了一种基于机器学习的移动网络性能预测方法。该方法基于Spark分布式计算系统,应用机器学习方法对移动数据进行特征整合、数据预处理,最终应用LightGBM模型进行训练和结果预测,实现了机器学习模型的覆盖类、干扰类指标拟合实验;并设计和实现了前后端分离的前端网页系统和后端服务器,前端使用Vue框架、Webpack框架和ElementUI框架等技术完成网页开发;后端服务器使用Node.js框架和Express框架搭建,使用MySQL作为系统的数据库。本论文首先介绍了选题背景和意义,总结和分析了目前业界对移动网络性能评估问题的研究进展,并在此基础上提出了本课题的研究内容和目标。之后,介绍本文使用到的关键技术,包括移动网络性能评估、机器学习算法、分布式框架、Spark计算引擎等。然后介绍了系统的需求分析,对系统的概要设计进行了介绍,划分了系统的功能模块。完成了系统的详细设计和模块开发,最后对功能模块进行了系统测试,验证了系统的可靠性和易用性。
基于容器编排的高并发Web系统技术研究
这是一篇关于Kubernetes,web系统,高并发,Prophet模型,LightGBM算法的论文, 主要内容为随着互联网和智能移动终端的快速发展,全球越来越多的人使用基于web系统提供的如社交、游戏和购物等在线用户服务,海量用户对web网站的访问带来了海量的并发流量,这对web系统的高并发、高可用、高性能提出了新的挑战。由于web系统应用场景众多,其高并发、高可用、高性能受到诸多因素的综合影响,并且具有很大的不确定性。因此,对高并发web系统进行研究,具有重要的理论意义和实用价值。论文以web系统架构为基础,深入研究Docker和Kubernetes的原理与技术路线,确定了影响web系统高并发性能的主要因素;基于Kubernetes设计了一个能有效提升高并发处理性能的web系统架构。同时,论文采用Prophet模型,构建了一套web流量预测模型;采用LightGBM算法,构建容器工作负载预测模型。论文完成的主要工作及取得的创新成果如下:(1)基于Kubernetes的web系统架构设计。论文以Kubernetes技术为基础,从web流量与容器工作负载预测出发,利用微服务技术架构,同时在容器集群中添加监控模块、web流量预测模块、工作负载预测模块,设计了一个能有效提升高并发处理性能的web系统架构,保证web系统的服务质量。(2)基于Prophet模型的web流量预测。论文以Prophet模型为基础,构建web流量预测模型。该模型首先通过数据可视化方法研究数据集之间的关系,然后通过Prophet模型,以历史web流量数据为基础对未来流量进行预测,并分解出web流量数据的趋势项、季节性和节假日效应。理论研究和实验结论表明,Prophet模型与传统时间序列预测算法相比,在预测准确率、模型训练时间和稳定性方面都表现出了较大的优势,能极好的预测出web流量变化趋势。(3)基于LightGBM算法的容器工作负载预测。论文以LightGBM算法为基础,构建容器工作负载预测模型。该模型通过对数据集进行加工,将数据特征进行融合或删除,减少模型所受的噪音干扰,同时使用训练数据集对LightGBM算法进行训练,最后使用测试数据集对模型预测效果进行验证评估。理论研究和实验结果表明,该模型对容器工作负载的预测精度高、训练速度快、占用内存少。
基于容器编排的高并发Web系统技术研究
这是一篇关于Kubernetes,web系统,高并发,Prophet模型,LightGBM算法的论文, 主要内容为随着互联网和智能移动终端的快速发展,全球越来越多的人使用基于web系统提供的如社交、游戏和购物等在线用户服务,海量用户对web网站的访问带来了海量的并发流量,这对web系统的高并发、高可用、高性能提出了新的挑战。由于web系统应用场景众多,其高并发、高可用、高性能受到诸多因素的综合影响,并且具有很大的不确定性。因此,对高并发web系统进行研究,具有重要的理论意义和实用价值。论文以web系统架构为基础,深入研究Docker和Kubernetes的原理与技术路线,确定了影响web系统高并发性能的主要因素;基于Kubernetes设计了一个能有效提升高并发处理性能的web系统架构。同时,论文采用Prophet模型,构建了一套web流量预测模型;采用LightGBM算法,构建容器工作负载预测模型。论文完成的主要工作及取得的创新成果如下:(1)基于Kubernetes的web系统架构设计。论文以Kubernetes技术为基础,从web流量与容器工作负载预测出发,利用微服务技术架构,同时在容器集群中添加监控模块、web流量预测模块、工作负载预测模块,设计了一个能有效提升高并发处理性能的web系统架构,保证web系统的服务质量。(2)基于Prophet模型的web流量预测。论文以Prophet模型为基础,构建web流量预测模型。该模型首先通过数据可视化方法研究数据集之间的关系,然后通过Prophet模型,以历史web流量数据为基础对未来流量进行预测,并分解出web流量数据的趋势项、季节性和节假日效应。理论研究和实验结论表明,Prophet模型与传统时间序列预测算法相比,在预测准确率、模型训练时间和稳定性方面都表现出了较大的优势,能极好的预测出web流量变化趋势。(3)基于LightGBM算法的容器工作负载预测。论文以LightGBM算法为基础,构建容器工作负载预测模型。该模型通过对数据集进行加工,将数据特征进行融合或删除,减少模型所受的噪音干扰,同时使用训练数据集对LightGBM算法进行训练,最后使用测试数据集对模型预测效果进行验证评估。理论研究和实验结果表明,该模型对容器工作负载的预测精度高、训练速度快、占用内存少。
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