基于大数据技术的海洋工程腐蚀预测研究

目录

1绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 大数据技术建设趋势

1.3 国内外研究现状

1.3.1国外研究现状

1.3.2国内研究现状

1.4 课题研究技术路线

（1）海洋工程腐蚀行为调查

（2）腐蚀可视化平台设计

（3）数据库设计

（4）可视化平台测试

1.5 论文的组织结构

2 相关技术与原理简介

2.1 Hadoop生态圈

2.2离线分布式处理平台

2.2.1离线分布式处理平台的设计

2.2.2分布式文件系统HDFS

2.2.3分布式并行处理MapReduce

2.2.4分布式锁服务ZooKeeper

2.2.5分布式数据库HBase

2.3数据挖掘算法

2.4 BP神经网络

2.5遗传算法

2.6本章小结

3 基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程腐蚀预测模型

3.1 GA-BP模型构建

3.1.1 数据来源

3.1.2 BP模型构建

3.1.3 基于GA优化BP模型的构建

3.1.4 网络模型构建

3.2 模型训练及分析

3.2.1 模型训练

3.2.2 实例分析

3.3本章小结

4 腐蚀数据库设计

4.1 数据库建立标准

4.1.1腐蚀数据库设计思想

4.1.2腐蚀数据库设计目标

4.2网络数据库管理系统及其选择

4.2.1网络数据库概述

4.2.2数据库系统的选择

4.3 数据处理

4.3.1海洋腐蚀数据整理

4.3.2数据可视化

4.4 数据库设计

4.4.1数据库设计概述

4.4.2数据结构

4.4.3数据库结构设计

4.5 数据库的安全与维护

4.6 本章小结

5 海洋工程腐蚀大数据预测可视化平台

5.1可视化平台功能分析和结构规划

5.1.1功能分析

5.1.2可视化平台主要功能设计

5.2大数据平台方案设计

5.3平台方案设计

5.4首页

5.5数据检索

5.5.1腐蚀数据信息查询

5.5.2材料数据信息查询

5.5.3环境数据信息查询

5.5.4项目信息查询

5.6数据对比

5.6.1腐蚀数据对比分析

5.6.2环境数据对比分析

5.7腐蚀速率预测

5.7.1腐蚀趋势分析

5.7.2腐蚀速率预测

5.7.3选材应用决策

5.8数据管理

5.8.1牌号数据管理

5.8.2腐蚀数据管理和材料数据管理

5.8.3环境数据管理和图片数据管理

5.8.4运行日志

5.8.5试验数据管理

5.9海洋环境试验数据共享平台

5.10 本章小结

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

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