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基于Spark的IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-09-15 09:52
  為了解決傳統(tǒng)電視的弊端,交互式網(wǎng)絡(luò)電視(Internet Protocol Television,IPTV)能夠提供更高質(zhì)量的畫(huà)面,帶來(lái)形式多樣的互聯(lián)網(wǎng)多媒體資源,提供便利的交互式用戶體驗(yàn)。然而IPTV由于高數(shù)據(jù)量帶來(lái)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)難題,特別是關(guān)于IPTV機(jī)頂盒故障的預(yù)測(cè)、定位和快速解決問(wèn)題。所以,本文主要研究基于Spark的IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)技術(shù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)課題。本論文重點(diǎn)研究工作是使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法快速預(yù)測(cè)IPTV機(jī)頂盒故障的技術(shù)設(shè)計(jì),并完成技術(shù)實(shí)現(xiàn)工作。相對(duì)現(xiàn)有的人工排查IPTV機(jī)頂盒故障方法,該技術(shù)有效實(shí)現(xiàn)了分析成本低和分析結(jié)果準(zhǔn)確度高的優(yōu)勢(shì),并降低故障預(yù)測(cè)成本。1.對(duì)IPTV機(jī)頂盒故障模型進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,2.設(shè)計(jì)IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集策略,3.設(shè)計(jì)IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),4.基于Spark設(shè)計(jì)IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法。通過(guò)使用Spark技術(shù)充分挖掘IPTV機(jī)頂盒運(yùn)營(yíng)維護(hù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)功能,完成相應(yīng)的高效特征提取算法設(shè)計(jì),構(gòu)建相應(yīng)的故障模型測(cè)試方法,實(shí)現(xiàn)IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)技術(shù)的測(cè)試驗(yàn)證工作,提升IPTV機(jī)頂盒故... 

【文章來(lái)源】:南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】:65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于Spark的IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


HDFS分布存儲(chǔ)YARN是Hadoop2.0中提供的管理系統(tǒng)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),偏置,神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),隱藏層


23輸入層 隱層 輸出層圖 3.2 典型 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量為 i,隱含層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個(gè)到隱藏層的神經(jīng)元之間的權(quán)重為ijW ,偏置為ja ,隱藏層到輸出層的偏置為1nj ij i jiH g x a 層的偏置,i 是輸入層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)

基于Spark的IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


基于Spark的IPTV機(jī)頂盒故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于告警日志的網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)[J]. 鐘將,時(shí)待吾,王振華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(S1)
[2]大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J]. 張鋒軍.  通信技術(shù). 2014(11)
[3]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究[J]. 楊金寶,張昌宏,陳平.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2012(02)
[4]專(zhuān)家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J]. 張煜東,吳樂(lè)南,王水花.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(19)
[5]基于決策樹(shù)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)模型[J]. 曲朝陽(yáng),高宇峰,聶欣.  計(jì)算機(jī)工程. 2008(22)
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[7]快速建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)[J]. 尚衛(wèi)鋒,馬進(jìn),谷小飛,楊眉.  科技資訊. 2006(33)
[8]主動(dòng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器[J]. 宮秀軍,孫建平,史忠植.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2002(05)

碩士論文
[1]基于日志分析的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障預(yù)測(cè)研究[D]. 王振華.重慶大學(xué) 2015
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障預(yù)測(cè)的研究[D]. 侯曉凱.山東大學(xué) 2014
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的Ad hoc網(wǎng)絡(luò)故障管理模型研究[D]. 李靜.電子科技大學(xué) 2008
[4]網(wǎng)絡(luò)故障定位與檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 石磊.南京理工大學(xué) 2006
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)[D]. 唐洪法.南京理工大學(xué) 2005



本文編號(hào):3395865

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