电力需求预测数据挖掘论文提纲

论文题目：基于大数据技术的电力物资需求分析系统的设计与实现

摘要：电力物资是电网建设过程中的基本保障。近年来,我国电力需求持续快速增长,为保证电力供应,各网省公司不断加快电力建设,物资管理的重要性越来越显著。物资需求预测是提升电网运作能力的重要手段,准确的预测结果对合理编制物资供应计划,保障物资供应,降低采购成本提供重要的决策依据。现有的电力物资系统使用IOE架构,具有系统成本高昂、可扩展性差等缺点,无法应对国网数据融合背景下带来的分布式海量数据处理的问题。本文在大数据、数据挖掘等相关技术理论的研究基础上,设计并实现了基于大数据技术的电力物资需求分析系统,旨在对物资需求量进行预测,给决策者提供数据支持。系统包含数据中心子系统和应用子系统,本文重点研究了数据中心子系统。数据中心子系统采用分层的思想设计,根据数据处理的不同环节可分为数据采集层、数据存储层、数据预处理和分析层,还特别设计了任务调度管理层。因为数据分析挖掘的流程基本固定,但是随着数据的更新,需要定期重复这一流程,这一过程是繁重而又枯燥的,借助任务调度管理器,实现了流程的自动化。

关键词：电力物资预测;大数据;Hadoop;数据挖掘;任务调度管理

学科专业：计算机技术（专业学位）

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 物资需求预测的研究现状

1.2.2 国内外大数据技术的研究现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 文章组织结构和章节安排

第二章 相关理论和技术的研究

2.1 分布式处理框架Hadoop

2.2 HDFS系统

2.2.1 HDFS的体系结构

2.3 MapReduce计算模型

2.3.1 MapReduce的框架结构

2.3.2 MapReduce的执行流程

2.4 Hive简介

2.5 Sqoop简介

2.6 本章小结

第三章 电力物资需求分析系统的设计

3.1 系统需求分析

3.1.1 功能需求分析

3.1.2 非功能需求分析

3.2 系统架构设计

3.2.1 数据采集(迁移)层设计

3.2.2 数据存储层设计

3.2.3 数据分析层设计

3.2.4 任务调度层设计

3.2.5 应用层设计

3.3 本章小结

第四章 电力物资需求分析系统的实现

4.1 数据采集(迁移)层的实现

4.2 数据存储层的实现

4.2.1 HDFS文件接口

4.2.2 Hive操作接口

4.3 数据分析层的实现

4.3.1 数据预处理的实现

4.3.2 数据分析与预测的实现

4.4 任务调度层的实现

4.5 应用层的实现

4.6 本章小结

第五章 物资预测算法设计与实现

5.1 数据分析与模型选取

5.2 预测算法原理

5.2.1 ARIMA时间序列预测法

5.2.2 BP神经网络模型

5.2.3 BP误差修正的ARIMA模型

5.3 物资预测算法的实现

5.3.1 线性部分的预测

5.3.2 非线性部分的预测

5.3.3 误差修正

5.4 结果分析

5.5 本章小节

第六章 电力物资需求分析系统的测试

6.1 实验环境

6.2 系统测试

6.2.1 登录模块

6.2.2 数据查询模块

6.2.3 数据预测模块

6.2.4 调度监控模块

6.3 本章小结

结束语

参考文献

致谢