BP神经网络算法在音乐流行趋势预测中的应用研究
这是一篇关于神经网络,指数平滑法,ARIMA模型,音乐,预测的论文, 主要内容为音乐的流行趋势可以根据当前的流行艺人表现出来,因此对音乐流行趋势的预测也就是对哪些音乐艺人即将成为未来一段时间内的流行艺人的预测。而判断某个艺人是否是流行艺人则可以根据该艺人最近一段时间里的音乐试听量来判断。通过统计分析用户对音乐的操作(试听、下载、收藏)记录,预测出艺人在下一阶段内的音乐试听量,从而可以判断出哪些艺人在未来一段时间内音乐试听量最高,这些艺人即代表着未来一段时间内的音乐流行趋势。本文通过统计分析电子音乐平台产生的用户试听、下载、收藏歌曲的行为记录,结合二次指数平滑法、自回归移动平均模型以及BP神经网络模型对艺人歌曲试听量进行了预测,同时设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。本文的主要研究工作如下:1.通过阅读大量国内外文献,研究了国内外音乐试听量预测的研究现状、神经网络算法研究的现状、该算法的特点以及在多个应用领域中的使用情况。重点研究了BP神经网络算法的应用,并对电子音乐平台上产生的基础数据进行统计分析,寻找影响艺人音乐试听量的主要因素,最后使用BP神经网络算法对艺人在接下来一个月内每天的音乐试听总量进行了预测。2.在使用BP神经网络算法对艺人音乐试听量进行预测的同时,使用了二次指数平滑法、自回归移动平均模型对艺人音乐试听量进行预测,最后对比三种预测方法的预测结果。3.设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。该系统是通过J2EE平台,结合web开发技术、数据库技术、数据挖掘技术进行开发的。可以让不懂二次指数平滑法、自回归移动平均模型、BP神经网络算法等预测算法的工作人员也能通过操此系统预测艺人在下一阶段中的音乐试听量,从而判断出哪些艺人即将代表下一阶段的音乐流行趋势。最后总结了本文的研究内容,并对下一步的工作作出展望。
基于日志信息的数据监控与报警系统
这是一篇关于数据监控,精确报警,智能预警,多阈值分析,指数平滑法的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,几乎所有的企业运作都会涉及软件系统,因此各个系统的运行情况在很大程度上决定着公司的稳定情况。为了使企业在运作过程中各项软件正常稳定地运行,越来越多的企业引入了对软件项目的监控,但是通常各个系统的运维与监控大多是靠人工手动完成,如此消耗人力、物力之大,付出成本之多都大大限制着企业的稳定与发展。因此,在人工监控的同时引入智能化的手段,一方面,降低人力、物力的消耗,自动化地进行软件运行中关键数据的采集和处理;另一方面,更加实时和有效地监测软件运行的异常情况,确保软件产品的安全性和稳定性。通过对国内外目前各种软件监控系统的调查与研究,本文的主要工作是对基于日志信息的数据监控与报警系统的设计与实现,该系统包括数据收集子系统、数据处理与报警子系统、数据可视化子系统和数据分析子系统。系统依据被监测对象的特点,在数据收集子系统中使用Logstash数据采集工具对被监控系统运行过程中产生的日志信息进行收集、过滤和转换,提炼出系统运行中的关键信息;在数据处理与报警子系统中采用SSM框架和Redis技术将这些关键信息根据不同的监控类型进行缓存、分析与处理,根据不同的监控策略,将检测到的异常信息存储、输出并报警;在数据可视化子系统中对被监控系统信息、监控组人员信息和报警规则信息等关键信息进行管理与配置,同时使用ECharts将监测过程中的统计信息、产生的报警信息等以图、表的形式进行可视化展示;在数据分析子系统中引入多阈值分析方法减少错误报警次数、提高监控报警的准确率,同时采用指数平滑算法预测被监测项在下一时间序列的数据值,达到智能预警的目的。本文设计并实现的系统已经进入上线运行阶段,目前各个子系统运行正常,效果稳定,在减轻了人力负担的同时降低了成本,有效地减少了线上故障的发生。同时在运行过程中产生的大量关键数据信息,也为以后的优化工作提供了基础。
基于日志信息的数据监控与报警系统
这是一篇关于数据监控,精确报警,智能预警,多阈值分析,指数平滑法的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,几乎所有的企业运作都会涉及软件系统,因此各个系统的运行情况在很大程度上决定着公司的稳定情况。为了使企业在运作过程中各项软件正常稳定地运行,越来越多的企业引入了对软件项目的监控,但是通常各个系统的运维与监控大多是靠人工手动完成,如此消耗人力、物力之大,付出成本之多都大大限制着企业的稳定与发展。因此,在人工监控的同时引入智能化的手段,一方面,降低人力、物力的消耗,自动化地进行软件运行中关键数据的采集和处理;另一方面,更加实时和有效地监测软件运行的异常情况,确保软件产品的安全性和稳定性。通过对国内外目前各种软件监控系统的调查与研究,本文的主要工作是对基于日志信息的数据监控与报警系统的设计与实现,该系统包括数据收集子系统、数据处理与报警子系统、数据可视化子系统和数据分析子系统。系统依据被监测对象的特点,在数据收集子系统中使用Logstash数据采集工具对被监控系统运行过程中产生的日志信息进行收集、过滤和转换,提炼出系统运行中的关键信息;在数据处理与报警子系统中采用SSM框架和Redis技术将这些关键信息根据不同的监控类型进行缓存、分析与处理,根据不同的监控策略,将检测到的异常信息存储、输出并报警;在数据可视化子系统中对被监控系统信息、监控组人员信息和报警规则信息等关键信息进行管理与配置,同时使用ECharts将监测过程中的统计信息、产生的报警信息等以图、表的形式进行可视化展示;在数据分析子系统中引入多阈值分析方法减少错误报警次数、提高监控报警的准确率,同时采用指数平滑算法预测被监测项在下一时间序列的数据值,达到智能预警的目的。本文设计并实现的系统已经进入上线运行阶段,目前各个子系统运行正常,效果稳定,在减轻了人力负担的同时降低了成本,有效地减少了线上故障的发生。同时在运行过程中产生的大量关键数据信息,也为以后的优化工作提供了基础。
基于日志信息的数据监控与报警系统
这是一篇关于数据监控,精确报警,智能预警,多阈值分析,指数平滑法的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,几乎所有的企业运作都会涉及软件系统,因此各个系统的运行情况在很大程度上决定着公司的稳定情况。为了使企业在运作过程中各项软件正常稳定地运行,越来越多的企业引入了对软件项目的监控,但是通常各个系统的运维与监控大多是靠人工手动完成,如此消耗人力、物力之大,付出成本之多都大大限制着企业的稳定与发展。因此,在人工监控的同时引入智能化的手段,一方面,降低人力、物力的消耗,自动化地进行软件运行中关键数据的采集和处理;另一方面,更加实时和有效地监测软件运行的异常情况,确保软件产品的安全性和稳定性。通过对国内外目前各种软件监控系统的调查与研究,本文的主要工作是对基于日志信息的数据监控与报警系统的设计与实现,该系统包括数据收集子系统、数据处理与报警子系统、数据可视化子系统和数据分析子系统。系统依据被监测对象的特点,在数据收集子系统中使用Logstash数据采集工具对被监控系统运行过程中产生的日志信息进行收集、过滤和转换,提炼出系统运行中的关键信息;在数据处理与报警子系统中采用SSM框架和Redis技术将这些关键信息根据不同的监控类型进行缓存、分析与处理,根据不同的监控策略,将检测到的异常信息存储、输出并报警;在数据可视化子系统中对被监控系统信息、监控组人员信息和报警规则信息等关键信息进行管理与配置,同时使用ECharts将监测过程中的统计信息、产生的报警信息等以图、表的形式进行可视化展示;在数据分析子系统中引入多阈值分析方法减少错误报警次数、提高监控报警的准确率,同时采用指数平滑算法预测被监测项在下一时间序列的数据值,达到智能预警的目的。本文设计并实现的系统已经进入上线运行阶段,目前各个子系统运行正常,效果稳定,在减轻了人力负担的同时降低了成本,有效地减少了线上故障的发生。同时在运行过程中产生的大量关键数据信息,也为以后的优化工作提供了基础。
基于SPD模式的医院高值耗材管理系统的设计与实现
这是一篇关于SPD模式,熵权法,VIKOR法,指数平滑法,SSM框架的论文, 主要内容为随着中国医疗行业的发展和医疗服务的不断完善,高值耗材在临床实践中的使用日益广泛。传统医院耗材供应管理难以满足当前医疗发展的需要,造成管理模式落后、监管严重缺失、信息化程度低下、高成本、低效率等诸多管理问题。本文在调查国内外医用耗材管理模式的基础上,对医用高值耗材的SPD的模式进行了分析,针对管理过程中存在的供应商评价、库存管理不合理和需求不确定等实际问题,利用熵权法、VIKOR法构建了高值耗材供应商评价策略,利用指数平滑法构建了库存控制、合理补货策略,实现了各环节的优化。论文首先对国内外医用耗材管理模式进行研究,其后对供应商管理理论和库存管理理论进行了介绍。然后对高值耗材管理系统进行了系统业务目标、系统用户分类、系统功能性及安全性等方面的需求分析。系统设计部分通过UML活动图对系统主要业务进行设计,并给出了系统实体关系模型和数据库表的设计。系统的实现基于SSM开发框架,面向B/S架构。论文对SPD中的供应商管理、库存管理及订单推送管理进行了实现,给出了订单推送管理的算法描述。测试主要针对SPD三部分,采用黑盒测试,给出了测试结果。测试的结果表明,论文所设计和实现的医院高值耗材管理系统能够满足高值耗材管理的业务需求,有效提升了管理效率,达到了预定的设计目标。
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