本文關(guān)鍵詞：基于安卓的業(yè)務(wù)信息采集分析平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著3G無線技術(shù)的發(fā)展以及正在加速覆蓋的4G網(wǎng)絡(luò)的刺激,移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)迎來了爆發(fā)式的增長(zhǎng),一方面,數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)將給運(yùn)營(yíng)商帶來更多的營(yíng)業(yè)額和發(fā)展機(jī)遇,另一方面,這種爆發(fā)式增長(zhǎng)趨勢(shì)使得運(yùn)營(yíng)商對(duì)網(wǎng)絡(luò)配置和優(yōu)化的難度不斷加大,因而對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量的采集、分析和預(yù)測(cè)對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化有重大意義。 伴隨著各種無線技術(shù)的發(fā)展,用戶通過手持設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)的頻率越來越高,其中以搭載安卓開源操作系統(tǒng)的手持設(shè)備尤為突出,安卓系統(tǒng)具有超高的市場(chǎng)占有率以及良好的代表性(機(jī)型種類繁多,覆蓋各類消費(fèi)群體)。在以上背景下,本文搭建了一個(gè)基于安卓的業(yè)務(wù)信息采集分析平臺(tái),平臺(tái)包括基于安卓的終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以及服務(wù)器端數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。首先設(shè)計(jì)了基于安卓的終端數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)以及各主要模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,終端系統(tǒng)能采集蜂窩用戶的多類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),如電話業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、短消息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、流量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等,同時(shí)終端設(shè)備生成業(yè)務(wù)時(shí)的GPS坐標(biāo)、蜂窩信號(hào)強(qiáng)度等數(shù)據(jù)也將同時(shí)記錄。然后,設(shè)計(jì)了服務(wù)器端數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng),包括總體設(shè)計(jì)以及各主要模塊的設(shè)計(jì),為了應(yīng)對(duì)終端用戶數(shù)增加以及數(shù)據(jù)采集時(shí)間增加使得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不斷增大導(dǎo)致單臺(tái)服務(wù)器難以完成計(jì)算任務(wù)的問題,在服務(wù)器端系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了一個(gè)基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理模塊。之后,本文利用平臺(tái)采集的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù),應(yīng)用SVR模型進(jìn)行了不同時(shí)間尺度下的流量預(yù)測(cè),模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都能達(dá)到或接近90%,表明SVR模型能夠有效的對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。 本文設(shè)計(jì)的平臺(tái)為蜂窩業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集、分析以及預(yù)測(cè)提供了一套綜合的解決方案,并且能夠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)處理的需求。
【關(guān)鍵詞】：安卓 流量預(yù)測(cè) 支持向量回歸 Hadoop
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 論文研究背景9-11
• 1.1.1 安卓系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)9
• 1.1.2 移動(dòng)流量增長(zhǎng)趨勢(shì)9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及論文組織結(jié)構(gòu)12-15
• 第二章 基于安卓的終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)15-33
• 2.1 安卓系統(tǒng)介紹15-17
• 2.1.1 安卓系統(tǒng)基本組件15-16
• 2.1.2 安卓系統(tǒng)的多線程技術(shù)16-17
• 2.2 基于安卓的終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)17-18
• 2.3 定位模塊設(shè)計(jì)18-19
• 2.4 本地存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)19-21
• 2.5 流量業(yè)務(wù)記錄模塊設(shè)計(jì)21-26
• 2.5.1 通過安卓系統(tǒng)的API函數(shù)獲取流量記錄21-22
• 2.5.2 iptables流量記錄模塊22-24
• 2.5.3 tcpdump流量記錄模塊24-25
• 2.5.4 流量紀(jì)錄數(shù)據(jù)表格式25-26
• 2.6 電話及短消息業(yè)務(wù)記錄模塊26-27
• 2.7 終端圖形化顯示模塊27-30
• 2.7.1 應(yīng)用程序流量走勢(shì)顯示27-28
• 2.7.2 業(yè)務(wù)量和信號(hào)強(qiáng)度熱力圖顯示28-29
• 2.7.3 網(wǎng)絡(luò)測(cè)速圖形顯示29-30
• 2.8 其他模塊設(shè)計(jì)30-31
• 2.9 本章小結(jié)31-33
• 第三章 服務(wù)器端數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)33-43
• 3.1 后臺(tái)服務(wù)器軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)33-34
• 3.2 并發(fā)連接和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)34-35
• 3.3 大數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)35-40
• 3.3.1 HDFS分布式文件系統(tǒng)36-37
• 3.3.2 MapReduce計(jì)算框架37
• 3.3.3 Hadoop在本平臺(tái)中的應(yīng)用37-40
• 3.4 圖形化顯示模塊設(shè)計(jì)40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于SVR算法的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)研究43-53
• 4.1 無線網(wǎng)絡(luò)流量特性及相關(guān)預(yù)測(cè)技術(shù)研究43-45
• 4.1.1 網(wǎng)絡(luò)流量的特性43-44
• 4.1.2 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型44-45
• 4.2 SVR算法理論基礎(chǔ)45-47
• 4.3 SVR在無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用47-51
• 4.3.1 基于SVR模型的無線網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)流程47-48
• 4.3.2 不同輸入向量維度對(duì)預(yù)測(cè)效果的影響48-51
• 4.3.3 不同時(shí)間尺度下的流量預(yù)測(cè)51
• 4.4 本章小結(jié)51-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 研究工作總結(jié)53-54
• 5.2 未來工作展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-57
• 致謝57-59
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 裴雪兵;新型無線網(wǎng)絡(luò)的資源管理與負(fù)載均衡策略研究[D];華中科技大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于安卓的業(yè)務(wù)信息采集分析平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：387003