一、如何提高GPRS用户满意度的探讨（论文文献综述）
张凯旋[1]（2021）在《电动汽车有序充电优化策略研究》文中认为随着生活水平的提高,私家车的数量逐年增加,导致石化能源短缺和环境污染等问题出现。电动汽车作为新能源交通工具,得到了各国大力发展,但是,其充电时间和空间上的不确定性给电力系统稳定运行带来了威胁。因此,需要一种调控手段,来引导电动汽车进行有序充电。针对电动汽车无序充电对电网产生的消极影响,本文主要从电动汽车充电负荷模型建立及无序充电仿真分析、电动汽车有序充电策略及仿真分析和居民小区电动汽车有序充电管理系统设计等方面进行研究。首先,对电动汽车充电负荷的影响因素进行分析,根据分析结果对其建立数学模型,并采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车无序充电进行建模仿真分析,同时考虑到多个居民小区接入大规模电动汽车充电对区域配电网的影响,以IEEE33节点模型为研究对象进行建模,经仿真分析,电动汽车无序充电不利于居民小区电网侧的稳定运行,而且对区域配电网电力参数产生较大影响;其次,针对无序充电产生的影响,采用基于多目标粒子群算法的滚动优化策略,在“移峰填谷”指导原则下,以用户充电费用最少、负荷方差最小为优化目标,得出实时更新的最优指导曲线,引导更多的用户参与有序充电,并在其基础上引入多级排列引导法,经仿真分析,多级排列引导法进一步提升了有序充电策略的优越性。此外,为验证所提策略的适用性,在有序充电策略引导下对区域配电网的影响进行分析,有效降低了对其电力参数的影响范围;最后,结合上述有序充电策略,设计了有序充电管理系统,包括后台集群管理系统、充电桩控制系统和Android应用平台3部分。本文通过建立电动汽车充电负荷模型,在基于多目标粒子群算法滚动优化策略的基础上引入多级排列引导法,引导居民小区电动汽车用户进行有序充电。该策略不仅对居民小区具有“移峰填谷”等作用,而且对区域配电网具有良好的调节效果。
胡鹏[2]（2021）在《“电气化新疆”背景下的配电网主动需求响应技术及应用》文中进行了进一步梳理新疆地区分布着风电、光伏等大量可再生能源,带来了丰富的电力产出,也带来了对电网稳定运行的挑战,使得能源供大于求、弃风弃光等问题愈发突出。针对内、外部电力市场低迷,电力供需结构失衡,弃风、弃光问题持续恶化等突出问题,新疆自治区人民政府提出推行“电气化新疆”战略,旨在提升疆内电力市场消纳能力,促进新能源发展,化解电力供需矛盾。而随着电网智能化及需求侧管理技术的发展,主动需求响应在提升电网灵活性、应对新能源接入带来的不确定性等方面具有广阔的前景。本文基于新疆能源结构及消费情况的调研结果和电气化新疆发展前景,研究了配电网主动需求响应下的多种分布式资源优化调度及考虑需求响应的综合能源系统,从需求侧角度提高电网安全性、经济性和灵活性,从而为新能源消纳及未来新疆电网的安全稳定运行创造条件;继而从新疆电网实践的角度,研究了高比例风电并网的控制方式对电网稳定性的影响,以及分布式需求响应资源参与市场运行的博弈机制。主要创新点如下:（1）随着清洁能源的快速发展,高比例分布式能源渗透率的不断提高,线路过载和节点电压越限的配电网阻塞现象日益严重。针对以上阻塞问题,本文借助负荷侧管理手段,提出基于配电网节点电价的日前-实时两阶段阻塞管理模型。在日前阶段,负荷聚合商预测节点电价和分布式能源信息并上报给调度,调度在保证用户用电需求并满足网络约束条件的情况下制定配电网节点电价传递给各负荷聚合商,在实时阶段,负荷聚合商根据更新的分布式能源信息和配电网节点电价调整日前计划可能产生的偏差。本文针对IEEE33节点算例进行仿真验证,结果该模型能满足用户用电需求并有效抑制阻塞现象。（2）本文针对配售分离环境下的园区代理商提出了一种面向含高比例分布式能源的智能园区内综合能源楼宇群日前调度策略,并对园区运行框架进行了阐述。在满足用户舒适度与用能需求的基础上,考虑了变压器和线路容量约束,以最小化园区运行成本为目标,制定了分时电价下园区同电网的电能交互计划协调楼宇间的电能流动过程。通过园区内部能量共享实现电能的就近消纳,在获得经济效益的同时实现整体资源最优利用。园区代理商在考虑变压器容量限制条件下制定调度策略,据此调整用户用电计划及能量流向,从而避免园区与电网交互过程中出现变压器越限的问题。智能园区代理商管理智能楼宇群,在内部电能共享的基础上以整体的形式参与电网互动,对比智能楼宇个体单独与电网交易的成本要低得多。所以随着智能楼宇群规模的扩大,电能共享的经济效益将愈发凸显。（3）随着电气化新疆战略的推进,高比例风电接入给配电网的安全性带来了较大影响。本文针对含静止无功发生器的直驱风电并入配电网次产生的同步振荡问题,从阻抗特性的角度揭示其振荡机理,并分析了其影响因素。首先,建立上述并网系统的输出正负序阻抗模型,基于多端阻抗特性稳定判据揭示了静止无功发生器接入对系统次同步振荡的影响机理,分析解释了静止无功发生器不同控制方式对系统次同步振荡稳定性的影响。最后,基于灵敏度给出了影响次同步振荡的静止无功发生器主导控制参数,分析了控制参数变化对振荡稳定性影响的规律,针对上述分析辅以时域仿真验证,给主动配电网创造了安全的边界条件。（4）随着电气化新疆和电力市场改革的推进,本文从市场机制角度提出了供用电方的主从博弈模型,给出一种最优分解的电价策略。目的是减小用电的峰谷差,提高供电方的收入,减少用电方的支出。基于考虑用户满意度与电力波动成本建立了供电方收益目标函数和用电方收益目标函数。通过决策变量分到博弈双方的战略集。接着,先由弱势方跟随强势方以自身目标函数最优对自身策略空间进行优化,接下来强势方根据弱势方的跟随对策以自身目标函数最优为目标对自身策略空间进行优化,经过多轮博弈得到博弈均衡解。
何云鹏[3]（2021）在《县域电力网络配电自动化系统的设计与实现》文中指出随着我国经济的不断发展,用户对用电的要求也越来越高,配电网作为直接与用户连接的纽带,其可靠性直接影响了用户满意度。县域电力网络属于中低压配电网,结构复杂,分支线众多,且运行环境恶劣,自动化程度较低,无法满足电力用户的需求。针对县域电力网络的特点,本文设计并实现了县域配电自动化系统,包括电网智能故障诊断应用、电网智能恢复策略应用两大功能模块。系统软件基于B/S架构,利用Angular JS前端框架和TOMCAT虚拟服务器作为技术实现手段。首先,设计和实现了配电自动化系统运行状态监测功能,给运行管理人员直观的展示。通过解析电网两类数据结构:用于页面展示配电网网络结构的SVG文件和包含配电网网络连接信息的CIM文件,实现了配电网结构的页面展示和故障信息、故障恢复方案的实时更新。其次,设计的电网智能故障诊断应用软件通过对输入的过流信息进行算法判别,从而实现故障定位,同时还可与外部故障指示器二次回路连接,实时监视电路电流,当监测到外部的短路电流时,该模块可准确判定故障线路及故障类型,具备实际应用的可能。在故障诊断的基础上,进一步设计了故障恢复功能。实现了一种基于启发式算法的故障恢复方法,能够得出故障发生后最优的故障恢复方案,并展示出该方案需要操作的联络开关、分段开关、可以恢复的用电量及网络拓扑中的平均电压值等信息。最后对系统的各个功能模块进行了系统测试,包括故障定位和故障恢复功能算法有效性的验证,以及系统软件非功能性的测试。结果表明本文设计的算法和软件均能满足县域电力网络下配电自动化系统的基本需求。
陶然[4]（2020）在《中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究》文中指出随着我国改革开放不断深入,电信行业持续响应提速降费要求,运营商之间同质化竞争激烈,为谋得盈利空间,客户的争夺趋向白热化。通信企业如果不能有效防控客户流失风险,将导致客户规模下降,进一步加大企业的通信业务收入增长压力,透支企业的可持续发展能力。中国移动的用户份额超60%,客户流失风险相对更大。YZ地区通信市场已经进入客户高度饱和阶段,发展新客户的成本越来越高,控制客户流失风险已成中国移动YZ分公司未来生存和发展关键。因此,客户流失风险防控问题的研究对于中国移动YZ分公司客户的保拓、利润源的扩大和可持续发展具有重要的现实意义。本文基于客户忠诚理论、风险管理等理论,采用文献研究法、分组分析法、决策树模型等方法,对中国移动YZ分公司客户流失的风险及其防控机制建立开展了研究。首先分析了行业竞争环境及中国移动YZ分公司客户发展中客户的流失现状;其次,对客户流失的风险从内部和外部两个层面进行了识别,并对其后果影响进行了分析;再次,评估分析风险产生的概率,结合风险评估矩阵,对风险分级管理;最后为建立“以客户为中心、以产品满意度为核心、以渠道能力为支撑、以流失预警为基础、以权责分明为导向”的客户流失风险防控机制,提出了对策建议:一是构建以客户为中心的全生命周期管理体系,综合客户忠诚度理论制定了成长阶段、稳定阶段和流失预警阶段的风险防控机制;二是搭建以满意度为核心的营销服务体系。从网络和产品满意度、客户的服务满意度和关键员工满意度三个维度提出客户流失风险防控措施;三是夯实以渠道能力为支撑的营销配套体系。通过优化渠道酬金体系、严控渠道造假行为、开展渠道赋能三个方面提出客户流失风险防控措施。四是建立以流失预警模型为基础的流失预警体系,对客户离网前的行为进行了预警分析和并定义了有离网预警行为的客户群体,对于该部分群体要运用预警模型开展挽留工作;五是落实以权责分明为导向的流失风险防控责任体系。明确各责任对象的管理权责,强化部门协同,强化结果导向,落地防控责任。
马远卓[5]（2020）在《基于数据挖据的移动通信用户行为识别和个性化推荐研究》文中指出无论是在金融的领域,还是通信的行业,都存在激烈的竞争,这些竞争让企业很快的意识到用户,对他们而言是一种宝贵的资产。这些企业把怎么样保留现有客户和如何发展新客户作为主要任务和工作,普通的大众化的营销方式已经满足不了企业的要求了,于是差异化的、一对一的营销方法就应运而生了。这样既能让用户满意,又能使企业更好的发展,达到双赢。若要成功的使用这样的营销方式,关键就是要有行之有效的客户细分。客户细分问题的重中之重就是要找出客户之间的特征,用相关的统计分析方法,发掘出隐藏在数据之中的信息,根据得出的信息,把用户进行合理的分类。一般情况下,用户细分常常是依据用户的一维属性来执行的。但是,人们迫切的需要一种新的分类方式,以求可以实现:客观的反映用户群体之内的的独特特征,全面反映用户多角度的特征。这种新的分类方法可以帮助营销人员更好地了解用户特征,有利于动态追踪用户的行为变化。这需要对具有数十个或数百个变量的用户数据进行更加精确细致的描述,并在这个基础上进行更详细的用户细分。所以,为了适应这种变量多、数据量大的用户细分数据,基于数据挖掘技术的新方法就出现了。聚类分析经常是用户细分的常用方法之一,在这之中,K-Means算法因其在能够处理较大的数据量和能获得比较好的结果这两方面具有很大的优势,所以,在实际使用中,经常把K-Means方法选为我们要进行的数据挖掘方法之一。怎么样根据常见的数据挖掘技术方法把K-Means针对性地应用在用户的数据建模之中这个问题一直围绕着我们,这些问题的研究在国内很少见。所以,从数据挖掘的角度出发,使用K-Means聚类算法对用户的分类问题进行研究,有很大的现实意义。本课题以数据挖掘为基础,利用K-Means聚类方法对用户进行细分分类并且依据这种聚类方式,构建了用户的分类模型。综合利用主成分分析、聚类算法、方差分析和多分类的逻辑回归,对移动通信用户分群并进行个性化推荐,从而为企业营销提供理论与技术支持。
王小明[6]（2020）在《震后应急救援移动模型与应急通信系统研究》文中认为我国地震频发,给人们生命和财产安全带来了严重威胁。地震观测和震后应急救援成为减轻地震灾害损失的重要保障。首先,广泛部署的用于地震观测的通信设备集群,承担着持续更新、上传观测到的地震信息的任务,集群内链路的状态是数据传输的关键,本文利用误差比分析方法定义合理的故障告警阈值,从而为集群监控平台提供准确的链路状态判断依据。其次,为了提高救援效率,减少人员伤亡,本文根据受灾程度,提出一种救援人员四象限移动模型。我们将震后救援过程分为打通生命通道和扩散救援两个阶段。在打通生命通道阶段中,我们根据受灾程度对灾区进行划分,救援人员从灾区外部向重灾区移动;在扩散救援阶段中,我们根据四象限移动模型对各个区域进行四象限划分,救援人员按照四象限进行平均分配。仿真结果表明,在灾区数量、受灾程度相同的情况下,该模型能够缩短救援时间,减少人员伤亡。进而,考虑到灾害场景下,移动节点能耗大大受限,本文设计了一种多属性决策算法。该算法建立了以能耗、连接节点数、到应急通信车的跳数、到应急通信车的距离四个属性为衡量标准的多属性决策矩阵。通过求解加权多属性决策矩阵,选择最优的下一跳节点。仿真结果表明,该算法减少了能耗,提高了数据包的接收率。震后应急通信网络中的节点具有能量受限、通信高能耗而数据计算低能耗等特点,并且救援人员位置不断发生改变,综合考虑以上因素,本文结合救援人员四象限移动模型和下一跳节点选择算法设计了一种新的路由协议。该协议针对救援紧急度、象限等级、象限划分集与象限权重四个指标,修改了路由请求数据包格式。仿真结果表明,该协议提高了震后应急通信网络数据传输成功率,降低了端到端延迟。考虑到震后应急通信网络可能被大量的无线信号干扰,其带宽资源可能被无意或恶意占用,本文根据四种无人机侦听与干扰模式以及无人机功率受限的约束条件,建立了一种侦听与干扰的优化模型,使得合法无人机侦听到的数据包数量最大化,给出了侦听与干扰的选择算法,同时,从理论上分析了算法的复杂度。仿真结果表明,该算法降低了合法无人机的侦听及干扰的功率,增加了侦听到的数据包的数量。最后,论文对震后应急救援移动模型和应急通信系统研究进行了总结,指明了该领域面临的挑战和未来的研究趋势。
刘凡[7]（2020）在《电信用户满意度预测研究 ——以浙江省为例》文中研究表明近年来,5G商用化进程持续加快。在5G飞速发展的时代背景下,用户对运营商的服务提出了更高的要求。然而4G市场在经历了井喷式的增长之后,伴随着人口红利的逐渐消失,电信运营商之间的竞争却日趋同质化。要想在即将到来的5G市场中先发制人,三大运营商必须要面对的一个首要问题就是着力提升用户满意度,减少用户流失。为了更加有效的提升用户满意度,事先对用户满意度进行预测就显得尤为重要,如果事先可以预测出用户是否满意,就可以对其进行针对性的修复,进而可以显着提升用户满意度。本文系作者在浙江省某电信运营商实习期间所参与的用户满意度预测业务为基础,在其基础之上进行整理补充而形成。文中将电信用户满意度分为网络质量、促销活动、资费套餐3个商业过程,基于逻辑回归、随机森林和支持向量机3个机器学习算法对3个商业过程的用户满意度进行预测研究。首先,对机器学习算法的理论进行阐述;然后,对数据集进行预处理,为后续建立预测模型做准备;接着分别运用逻辑回归、随机森林、支持向量机算法对用户是否满意进行模型训练与预测,并基于逻辑回归的预测结果对3个商业过程进行融合,得到用户整体满意度的预测模型;最后就主要研究结论进行归纳和总结,并对未来的研究进行展望。本文的主要结论如下:机器学习应用于用户满意度预测效果良好;按照商业过程进入融合预测效果良好;采用IV值方法有效实现降维。相应的对策建议如下:网络质量商业过程要着力提升网络质量的相关指标;扩大优惠力度有利于提升用户满意度;资费套餐商业过程要重点关注用户的数据流量费用。
尹鹏伟[8]（2019）在《异构无线网络中基于多属性的联合资源调度策略研究》文中认为在无线通信技术不断飞速升级革新的形式之下,不同无线接入技术在同一区域内共存形成了异构无线网络（HWN,Heterogeneous Wireless Networks）场景。同时,随着用户对业务QoS需求的进一步上升,如果仍然使用单一的无线接入选择技术很难满足用户多样化的业务需求,各种无线接入技术的联合调度成为HWN向协同融合演进的发展方向。由于不同无线接入技术的管理机制和资源实现形式不同,需要建立完善的HWN中的联合资源调度（JRS,Joint Resource Scheduling）体系,本文就JRS体系中的关键技术问题提出了相应的解决方案。首先讨论分析了传统HWN资源融合管理架构,并归纳出主要的实现模型,以此为据提出了联合资源调度JRS架构的具体实现模型。之后分析了JRS架构的用户层面与管理层面,具体介绍了各层面中不同模块的具体作用。本文主要围绕JRS管理架构中用户层面和网络层面的具体模块实现和主要执行的算法进行进一步研究。在用户侧,本文提出了一种基于多属性决策多网络联合传输的网络选择方案。在检测用户所处位置的所有可用的不同接入网络及其各项网络参数之后,列举出所有的候选接入方案,再通过对用户具体的业务进行分类,针对不同类型带宽需求的业务做是否需要JRS的决定。对于支持JRS的业务,计算各不同候选接入方案的融合参数值。在整合出不同业务的决策矩阵之后,经过一系列预处理以及不同业务的权重设定之后再使用MADM中的GRA算法计算出效用值最高的最佳方案。仿真结果表明,使用JRS的网络选择算法相对于单一网络接入使得用户的整体满意度得到了提升,尤其是对大带宽需求业务。由于资源的合理分配致使带宽需求较小的业务的用户满意度也有一定提升。在网络侧,JRS也能使得网络间的负载也更加均衡。在网络侧,针对于之前基于排队论制定分流比例的策略,建立了在约束条件下以信道资源块为细粒度要求的最优化模型,使得分配的资源能够满足用户带宽需求并满足负载均衡为优化目标,利用拉格朗日松弛法对问题进行简化,再通过次梯度法和凸函数的单调性迭代求出拉格朗日对偶问题的最优解。最后,设计了网络侧的拥塞控制管理模块与移动用户资源调度优化模块,对网络端的资源调度做进一步的灵活控制。拥塞控制包括三个阶段,（a）在网络利用率较低情况下的正常分配;（b）在FSC阶段通过动态自适应资源使用状况对用户请求的资源做初步的限流措施;（c）当资源使用率突破了理论阀值进入SSC阶段停止继续分配资源,对已接入用户按照业务类型进行资源均匀分配,避免网络出现堵塞瘫痪的现象。仿真结果表明,在JRS系统的网络端使用该算法相对于单一网络连接能够在均摊网络负载的前提之下,进一步保证通信网络的正常运作,预防通信链路拥塞,以使得在接入用户数量较大时用户仍能够获得更高的满意度,并使得移动用户接入方案发生变化的次数得到降低。论文在异构无线网络中,针对多属性业务分类提出了用户侧的联合调度策略,为保证网络侧的负载均衡提出了改进的无线资源分配调度落地机制,有效地改进了差异化服务需求的无线用户获取最佳的用户体验。
淡培彦[9]（2019）在《基于大数据分析的家庭宽带业务精准营销研究》文中指出家庭宽带业务的精准营销包含位置、时间、用户、渠道和策略五要素。以往运营商对家庭宽带业务的精准营销,一直都仅限于梳理用户、渠道和策略三要素,营销效果受到局限。随着目前家庭宽带业务的竞争日趋激烈,如何能通过大数据分析技术统筹五要素以争取到更多的用户是当前迫切需要解决的问题。本文提出了基于用户定位（描绘位置、时间要素）+用户定需（描绘目标用户）+营销策略（确定渠道和策略）来促进家庭宽带业务精准营销的方案。利用大数据分析技术,一方面通过对比小区定位、GPS定位、MR指纹定位、WIFI定位四种方法的定位精度和实施可行性,确定采用新方法——MR指纹算法来实现用户常住地的定位,通过实施和效果验证得出定位准确率相比以往提高了 30%左右;另一方面通过优化用户定需的大数据模型设计思路来挖掘目标用户。提升家庭宽带业绩的主要用户群体为异网转换用户,以挖掘此类用户为目标,先采用决策树算法识别是否为宽带用户,后采用逻辑回归算法识别用户家庭关系,最终效果验证识别率可高达84%;最后,基于用户定位和定需,再通过用户画像分析来设计有针对性的买赠等营销策略,结果实现了家庭宽带业务成功率25%的增长。以上方案的完善,不仅提升了运营商的业绩,还提升了用户的体验,对于增加用户粘性起到一定作用。
陈灼[10]（2019）在《移动互联网背景下小城镇用户数据流量消费行为研究》文中进行了进一步梳理移动互联网的高速发展,带来的不仅仅是一个信息化的加速,同时也催生了一个巨大的移动互联网市场。目前,移动终端成为移动互联的重要载体,是一个重要的可随时随地交流、处理信息的平台;数据流量作为其核心属性,已经成为各大互联网企业提供产品和服务时的重要因素,因而数据流量及其流量消费逐渐受到学界越来越多的关注。与大城市相比,小城镇用户有自身独特的人文地理环境和消费行为特征,在移动互联网背景下,针对小城镇用户推出适宜的营销方案对运营商来说可谓机遇与挑战并存。因此,本文以小城镇用户为研究对象,研究不同消费类型用户的消费行为特征,并对用户进行消费类别判定,进而分析其数据流量消费行为,挖掘其真正的消费意向,以期为运营商实现精准营销提供参考。本文以小城镇用户流量消费现状为研究切入点,对用户进行消费行为特征分类,并在此基础上筛选具有高价值和高潜力的用户进行诸如流量、语音等属性在内的偏好研究,以针对不同类别的移动用户提供不同的营销建议。本文的主要研究内容及创新点、不足如下:本文一共分为七个章节,第一章阐述了本文的研究背景、意义、研究内容、研究思路及创新不足;第二章阐述了移动互联网、小城镇和精准营销等相关概念界定,以及消费行为理论、行为模式等基础理论;第三章分析了小城镇用户的流量消费行为、消费特点、消费效应及其影响因素;第四章将小城镇用户分类,并对四类用户进行特征画像;第五章在精准营销视角下将四类用户分为两类用户:高价值、高潜力用户和不属于高价值、高潜力的用户,并做用户消费类型判定;第六章基于选择实验模型对精准营销用户进行消费行为分析;第七章在展望中表达了对高价值、高潜力用户的精准营销重点发展方向。论文的创新点在:（1）消费行为模式的创新:将传统的消费行为模型在移动互联网背景下进行综合运用,突出多样化和复杂化,丰富、补充和完善了消费行为理论;（2）消费行为研究方法的创新:本文引入随机森林算法和选择实验模型,并用其对精准营销用户进行数据流量属性的效用分析、相对重要性分析及支付意愿分析,为数据流量的精准营销提供决策依据;（3）运营商决策流程的创新:本文构建了一套以现状分析、用户分类分析、用户预测分析和用户偏好性分析为一体的研究流程,为各大互联网运营商抢占市场提供了一套完整的营销方案;（4）研究维度的创新:本文选取小城镇为研究区域,与以往研究大城市不同,不仅能满足小城镇用户的需求,更能为运营商精确、科学地提供差异化营销,增加了研究区域维度,让运营商无市场死角。本文的不足之处:（1）由于研究水平和研究环境的限制使得对消费行为的研究较为宏观;（2）用户聚类细分属性的选择及随机森林训练集数据和测试集数据的划分标准存在一定局限性,有待补充完善。本文的不足指出在今后的工作中有待加强和学习。本文围绕小城镇用户和数据流量等关键词,系统地研究了以XJ县为例的小城镇移动用户的数据流量消费行为现状、不同消费类型的用户特征、精准营销类型用户的分类判定,及其属性、偏好性、支付意愿分析,对丰富消费行为理论、帮助运营商掌控市场无死角,及提供精准营销参考策略具有重要的理论及实际意义。
二、如何提高GPRS用户满意度的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、如何提高GPRS用户满意度的探讨（论文提纲范文）
（1）电动汽车有序充电优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电动汽车发展概述 |
| 1.2.1 国外发展概述 |
| 1.2.2 国内发展概述 |
| 1.3 电动汽车充电对电网影响研究概述 |
| 1.3.1 国外主要技术研究概述 |
| 1.3.2 国内主要技术研究概述 |
| 1.4 电动汽车充电策略研究概述 |
| 1.4.1 国外主要技术研究概述 |
| 1.4.2 国内主要技术研究概述 |
| 1.5 课题主要研究内容 |
| 2 电动汽车充电负荷模型及无序充电仿真分析 |
| 2.1 电动汽车充电负荷的影响因素 |
| 2.1.1 电动汽车充电模式 |
| 2.1.2 电动汽车动力储能电池特性 |
| 2.1.3 居民用户电动汽车车型划分 |
| 2.1.4 私家车出行习惯 |
| 2.2 电动汽车充电数学模型 |
| 2.2.1 蒙特卡洛模拟方法 |
| 2.2.2 电动汽车无序充电模型建立 |
| 2.3 电动汽车无序充电仿真算例 |
| 2.3.1 电动汽车充电算例设计 |
| 2.3.2 仿真结果分析 |
| 2.4 电动汽车无序充电对区域配电网的影响分析 |
| 2.4.1 拓展分析 |
| 2.4.2 IEEE33 节点配电系统 |
| 2.4.3 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 电动汽车有序充电策略及仿真分析 |
| 3.1 有序充电策略 |
| 3.1.1 基于多目标粒子群算法的滚动优化策略 |
| 3.1.2 多级排列引导法的引入 |
| 3.1.3 适用性分析 |
| 3.2 多目标粒子群算法求解 |
| 3.2.1 基本粒子群算法 |
| 3.2.2 多目标问题优化 |
| 3.2.3 多目标粒子群优化算法 |
| 3.2.4 多目标粒子群算法流程 |
| 3.2.5 特殊情况处理方法 |
| 3.3 电动汽车有序充电仿真算例 |
| 3.3.1 仿真设计 |
| 3.3.2 引入多级排列引导法前后仿真结果分析 |
| 3.4 电动汽车有序充电对区域配电网影响分析 |
| 3.4.1 拓展分析 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 居民小区电动汽车有序充电管理系统设计 |
| 4.1 后台集群管理系统的设计 |
| 4.1.1 有序充电系统设计 |
| 4.1.2 后台集群管理系统数据库的选择 |
| 4.1.3 后台集群管理系统界面设计 |
| 4.2 充电桩控制系统设计 |
| 4.2.1 充电桩控制系统方案 |
| 4.2.2 充电桩控制系统硬件设计 |
| 4.2.3 充电桩控制系统软件设计 |
| 4.3 Android平台设计 |
| 4.3.1 Android应用程序开发环境 |
| 4.3.2 有序充电管理系统Android应用程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 Ⅰ IEEE33节点系统的支路参数及负荷数据 |
| 附录 Ⅱ 充电桩控制系统整体原理图 |
（2）“电气化新疆”背景下的配电网主动需求响应技术及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式资源的需求响应发展动态 |
| 1.2.2 综合能源系统的需求响应发展动态 |
| 1.2.3 面向需求响应的市场机制发展动态 |
| 1.3 本文的主要研究工作和内容 |
| 第2章 新疆电气化与需求响应现状分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 新疆能源消费情况及新疆电气化发展现状 |
| 2.2.1 我国及新疆终端能源消费结构 |
| 2.2.2 新疆能源消费情况 |
| 2.2.3 新疆电力能源消费情况 |
| 2.2.4 新疆电气化发展现状及面临问题 |
| 2.2.5 小结 |
| 2.3 电能替代技术及相关政策 |
| 2.3.1 主要电能替代技术 |
| 2.3.2 相关政策支持 |
| 2.4 “电气化新疆”潜力测算 |
| 2.5 新疆地区需求侧管理现状及不足 |
| 2.5.1 新疆地区需求侧管理现状 |
| 2.5.2 新疆地区需求侧管理存在的主要问题 |
| 2.6 新疆地区需求响应技术应用现状 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 多种分布式资源的需求响应优化调度研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于用户信息采集的智能有序用电系统设计 |
| 3.3 基于DLMP的主动配电网市场运行框架 |
| 3.4 分布式资源调度模型 |
| 3.4.1 EV调度模型 |
| 3.4.2 AC调度模型 |
| 3.4.3 ESS调度模型 |
| 3.4.4 PV调度模型 |
| 3.5 日前-实时阻塞管理模型 |
| 3.5.1 日前阻塞管理模型 |
| 3.5.2 实时阻塞管理模型 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 仿真场景及参数设置 |
| 3.6.2 日前阻塞调度的仿真与分析 |
| 3.6.3 实时阻塞调度的仿真与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 综合能源系统的需求响应优化调度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于智能园区的区域用户供电方法设计 |
| 4.3 智能园区运行框架说明 |
| 4.4 综合能源楼宇资源模型的建立 |
| 4.4.1 CCHP系统模型 |
| 4.4.2 温控负荷模型 |
| 4.5 智能园区优化调度模型 |
| 4.5.1 代理商调度策略目标函数 |
| 4.5.2 园区内能量约束 |
| 4.5.3 线路与变压器容量约束 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 参数设置 |
| 4.6.2 仿真结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 促进新疆电气化的高比例风电消纳技术与需求响应市场架构研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 高比例风电接入配电网建模与分析 |
| 5.2.1 阻抗模型 |
| 5.2.2 基于序阻抗模型稳定判据的推广 |
| 5.2.3 SVG接入对风电SSO稳定性影响机理分析 |
| 5.2.4 SVG控制方式及参数的影响 |
| 5.3 基于需求响应的分时电价主从博弈建模与仿真研究 |
| 5.3.1 价格弹性系数与峰谷时段划分 |
| 5.3.2 效益分析 |
| 5.3.3 基于主从博弈的优化模型构建 |
| 5.3.4 模型的求解 |
| 5.3.5 算例分析 |
| 5.3.6 小结 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）县域电力网络配电自动化系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 县域电力网络配电自动化系统简介 |
| 1.3.2 国内外配电自动化系统发展历程 |
| 1.3.3 配电自动化系统通信技术的研究现状 |
| 1.3.4 配电网故障定位及故障恢复技术研究现状 |
| 1.4 县域配电自动化系统所面临的挑战 |
| 1.5 研究内容与研究目标 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 第二章 系统开发的相关知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 B/S架构 |
| 2.3 JAVA语言 |
| 2.4 ORACLE数据库 |
| 2.5 ANGULARJS前台框架 |
| 2.6 TOMCAT虚拟服务器 |
| 2.7 馈线自动化技术 |
| 2.8 馈线故障指示器技术 |
| 2.8.1 馈线故障指示器基本简介 |
| 2.8.2 馈线故障指示器的优化配置 |
| 第三章 系统需求 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统的整体需求 |
| 3.3 功能性需求 |
| 3.4 非功能性需求 |
| 3.4.1 界面要求 |
| 3.4.2 性能要求 |
| 3.4.3 可靠性要求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 县域电力网络配电自动化系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件基础设计 |
| 4.2.1 硬件整体架构设计 |
| 4.2.2 通信网络设计 |
| 4.2.3 数据平台设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 运行状态监测功能设计与实现 |
| 4.4.1 运行状态监测功能的设计 |
| 4.4.2 运行状态监测功能的实现 |
| 4.5 故障诊断功能设计与实现 |
| 4.5.1 故障诊断功能的设计 |
| 4.5.2 故障诊断功能的实现 |
| 4.6 故障恢复功能设计与实现 |
| 4.6.1 故障恢复功能的设计 |
| 4.6.2 故障恢复功能的实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能性测试 |
| 5.2.1 故障定位功能验证 |
| 5.2.2 故障恢复功能验证 |
| 5.3 非功能性测试 |
| 5.3.1 兼容性测试 |
| 5.3.2 稳定性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工作总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文框架 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新与不足之处 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 相关概念的界定及基础理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 客户流失风险 |
| 2.1.2 通信消费行为 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 客户忠诚理论 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 第3章 中国移动YZ分公司客户发展及流失现状分析 |
| 3.1 中国移动YZ分公司概况 |
| 3.2 中国移动YZ分公司外部竞争情况 |
| 3.3 中国移动YZ分公司客户流失的现状分析 |
| 3.3.1 客户流失的现状 |
| 3.3.2 客户流失的主要特征和趋势 |
| 第4章 中国移动YZ分公司客户流失风险分析 |
| 4.1 中国移动YZ分公司客户流失风险识别 |
| 4.1.1 客户流失风险的成因识别 |
| 4.1.1.1 客户流失风险成因的内部因素 |
| 4.1.1.2 客户流失风险成因的外部因素 |
| 4.1.2 客户流失风险的后果识别 |
| 4.2 中国移动YZ分公司客户流失风险评估 |
| 4.2.1 中国移动YZ分公司客户价值定义 |
| 4.2.2 客户流失风险发生的可能性评估 |
| 4.2.2.1 中国移动YZ分公司高价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.2.2 中国移动YZ分公司中价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.2.3 中国移动YZ分公司低价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.3 风险评估矩阵 |
| 第5章 中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制的建立 |
| 5.1 构建以客户为中心的全生命周期管理体系 |
| 5.1.1 客户全生命周期的定义 |
| 5.1.2 客户全生命周期的三大阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.1 客户成长阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.2 客户稳定阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.3 客户流失预警阶段流失风险防控措施 |
| 5.2 搭建以满意度为核心的营销服务体系 |
| 5.2.1 满意度的业务范围和定义 |
| 5.2.2 聚焦满意度提升营销服务水平 |
| 5.2.2.1 提升客户的网络和产品满意度 |
| 5.2.2.2 提升客户的服务满意度 |
| 5.2.2.3 提升关键员工的满意度 |
| 5.3 夯实以渠道能力为支撑的营销配套体系 |
| 5.3.1 渠道能力的范围 |
| 5.3.2 提高渠道能力保障营销配套执行 |
| 5.3.2.1 优化渠道酬金体系 |
| 5.3.2.2 严控渠道造假行为 |
| 5.3.2.3 开展渠道赋能 |
| 5.4 建立以流失预警模型为基础的流失预警体系 |
| 5.4.1 建模思路 |
| 5.4.2 模型规则与建模流程 |
| 5.4.3 模型结论及运用 |
| 5.5 落实以权责分明为导向的流失风险防控责任体系 |
| 5.5.1 权责对象范围 |
| 5.5.2 权责矩阵 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于数据挖据的移动通信用户行为识别和个性化推荐研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文的研究内容和方法 |
| 第2章 用户识别及个性化推荐综述 |
| 2.1 移动通信用户识别 |
| 2.1.1 用户行为识别理论模型研究 |
| 2.1.2 用户行为分析系统研究 |
| 2.2 用户个性化推荐相关研究 |
| 2.2.1 推荐理论与常用方法 |
| 2.2.2 个性化推荐应用研究 |
| 第3章 相关挖掘方法介绍 |
| 3.1 主成分分析 |
| 3.2 聚类分析 |
| 3.2.1 数据矩阵 |
| 3.2.2 距离或相似系数 |
| 3.2.3 聚类算法分类概述 |
| 3.3 K-Means聚类分析 |
| 3.3.1 K-Means聚类分析的基本思想和步骤 |
| 3.3.2 在K-Means聚类算法中应该注意的问题 |
| 3.4 聚类评价准则 |
| 第4章 基于聚类分析的用户群定位 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.2 算法实施 |
| 第5章 用户行为的识别及个性化推荐 |
| 5.1 用户行为模型含义研究 |
| 5.2 用户群分布趋势及个性化推荐 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）震后应急救援移动模型与应急通信系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容与创新点 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第2章 地震观测设备集群监控平台 |
| 2.1 相关工作与问题的提出 |
| 2.2 系统描述 |
| 2.2.1 地震观测设备 |
| 2.2.2 地震观测设备通信链路 |
| 2.2.3 链路性能指标 |
| 2.3 算法设计 |
| 2.4 监控平台实验 |
| 2.4.1 实验平台介绍 |
| 2.4.2 实验结果 |
| 2.5 地震数据 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于受灾程度的救援人员四象限移动模型研究 |
| 3.1 相关工作与问题的提出 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 场景描述 |
| 3.2.2 救援人员四象限移动模型 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.4仿真实验 |
| 3.4.1 重灾区数量 |
| 3.4.2 灾区数量 |
| 3.4.3 CI值 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 应急通信网络下一跳路由节点选择算法研究 |
| 4.1 相关工作与问题的提出 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 场景及网络架构 |
| 4.2.2 链路属性 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 属性权重 |
| 4.3.2 加权多属性决策矩阵 |
| 4.3.3 下一跳节点选择 |
| 4.3.4 MCDM-ECP算法设计 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 震后应急通信网络路由协议研究 |
| 5.1 相关工作与问题的提出 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 场景描述 |
| 5.2.2 通信节点介绍 |
| 5.3 协议设计 |
| 5.3.1 路由的发现与建立 |
| 5.3.2 移动救援节点通信机制 |
| 5.3.3 基于四象限移动模型的路由协议 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 仿真环境配置 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 震后应急通信网络中无人机侦听与干扰研究 |
| 6.1 相关工作与问题的提出 |
| 6.2 无人机中继 |
| 6.3 系统模型 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 假设 |
| 6.4.2 无人机距离计算 |
| 6.4.3 侦听和干扰 |
| 6.4.4 模型建立 |
| 6.4.5 模型分析 |
| 6.4.6 侦听及干扰选择算法 |
| 6.4.7 算法复杂度分析 |
| 6.5仿真实验 |
| 6.5.1 仿真环境配置 |
| 6.5.2 功耗及侦听到的数据包数量 |
| 6.5.3 多径衰减信道对算法的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的成果和参与的项目 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 附录6 |
| 附录7 |
（7）电信用户满意度预测研究 ——以浙江省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、满意度评价相关研究回顾 |
| 二、满意度预测相关研究现状 |
| 三、简要评述 |
| 第三节 研究思路及内容框架 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究内容 |
| 三、研究框架 |
| 第四节 研究方法与可能的创新之处 |
| 一、主要研究方法 |
| 二、可能的创新之处 |
| 第二章 概念介绍与方法阐释 |
| 第一节 相关概念介绍 |
| 一、电信用户概念界定 |
| 二、电信用户满意度含义 |
| 三、商业过程 |
| 第二节 主要方法概述 |
| 一、逻辑回归 |
| 二、随机森林 |
| 三、支持向量机 |
| 第三章 数据预处理 |
| 第一节 数据集介绍 |
| 一、个人期望特征 |
| 二、实际体验特征 |
| 第二节 数据预处理过程 |
| 一、数据的重复性及一致性检查 |
| 二、衍生变量的增加 |
| 三、缺失值的处理 |
| 四、低信息变量的处理 |
| 第四章 电信用户满意度预测研究 |
| 第一节 网络质量商业过程用户满意度预测研究 |
| 一、网络质量预测指标体系的确立 |
| 二、网络质量预测模型训练与评价 |
| 第二节 促销活动满意度预测研究 |
| 一、促销活动预测指标体系的确立 |
| 二、促销活动预测模型训练与评价 |
| 第三节 资费套餐满意度预测研究 |
| 一、资费套餐预测指标体系的确立 |
| 二、资费套餐预测模型训练与评价 |
| 第四节 3个商业过程预测结果的融合 |
| 一、模型选择 |
| 二、融合步骤 |
| 三、模型评估 |
| 第五章 研究结论与研究启示 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究启示 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）异构无线网络中基于多属性的联合资源调度策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无线通信技术的发展形势 |
| 1.1.1 移动通信系统的发展 |
| 1.1.2 宽带无线通信技术的发展 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 论文的主要研究内容及安排 |
| 第二章 HWN中的联合资源调度技术研究 |
| 2.1 异构无线网络的场景和特征 |
| 2.2 异构网络融合互通框架 |
| 2.2.1 3G时代融合组网方案 |
| 2.2.2 LTE时代融合组网方案 |
| 2.3 异构网络资源管理模型 |
| 2.4 面向网络及终端协同联合管理与控制架构 |
| 2.4.1 早期研究 |
| 2.4.2 多网络并行传输技术 |
| 2.4.3 异构网络联合资源调度架构模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多属性决策的JRS策略设计 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 无线异构网络联合资源调度的场景及系统模型 |
| 3.3 基于多属性决策的联合资源调度选网策略 |
| 3.3.1 候选网络的各种可能性分析 |
| 3.3.2 多无线网络组合策略中各融合网络参数 |
| 3.3.3 多属性决策算法 |
| 3.3.4 基于多属性决策的联合资源调度传输网络选择算法流程 |
| 3.4 基于排队论的资源分流算法 |
| 3.5 算法性能评估依据 |
| 3.6 仿真实验与结果分析 |
| 3.6.1 仿真场景及参数设定 |
| 3.6.2 仿真结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于负载均衡的资源分配算法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.1.1 网络侧资源分配方法研究 |
| 4.2 联合资源调度分配算法 |
| 4.2.1 确定最优化目标以及约束条件 |
| 4.2.2 拉格朗日对偶松弛法解决最优化问题 |
| 4.2.3 次梯度法迭代求解简化问题 |
| 4.3 拥塞预防措施 |
| 4.4 移动用户资源调度优化 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.1 仿真场景及参数设定 |
| 4.5.2 仿真结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
（9）基于大数据分析的家庭宽带业务精准营销研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容和目标 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 精准营销相关理论 |
| 2.2 大数据分析相关技术 |
| 2.2.1 大数据的概念和国内外研究现状 |
| 2.2.2 数据挖掘和数据分析 |
| 2.3 精准营销的大数据分析方法 |
| 第三章 运营商家庭宽带业务精准营销的问题分析 |
| 3.1 运营商的家宽业务营销策略发展历程概述 |
| 3.2 运营商现阶段家宽业务精准营销存在的问题 |
| 3.3 用户定位问题分析 |
| 3.4 用户定需问题分析 |
| 第四章 基于MR指纹算法的家宽业务用户定位方法 |
| 4.1 用户定位方法的选择 |
| 4.1.1 与电信运营商关系密切的定位方法 |
| 4.1.2 各种定位方法之间的对比 |
| 4.1.3 基于对比的方法选择 |
| 4.2 算法设计思路 |
| 4.2.1 MR数据分类 |
| 4.2.2 定位算法模型 |
| 4.2.3 算法设计主要思路 |
| 4.3 MR定位算法实施 |
| 4.3.1 算法所需数据源 |
| 4.3.2 建立定位栅格指纹库 |
| 4.3.3 MR算法精准定位 |
| 4.3.4 定位精细校准 |
| 4.3.5 定位算法验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于数据挖掘的家宽业务用户定需方法 |
| 5.1 家庭宽带业务用户定需问题的分析 |
| 5.2 家庭宽带异网转换(反抢)精准营销需解决的问题 |
| 5.3 异网家庭宽带识别模型的设计方法 |
| 5.3.1 宽带用户识别 |
| 5.3.2 家庭关系识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于用户画像的家宽业务营销策略制定 |
| 6.1 营销策略制定 |
| 6.1.1 当前业务情况分析 |
| 6.1.2 营销策略制定方法 |
| 6.2 营销效果验证 |
| 6.3 营销结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者和导师介绍 |
| 附件 |
（10）移动互联网背景下小城镇用户数据流量消费行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标及内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 消费行为模式 |
| 1.4.2 消费行为研究方法 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 移动互联网 |
| 2.1.2 小城镇 |
| 2.1.3 消费行为 |
| 2.1.4 精准营销 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 消费行为理论 |
| 2.2.2 消费行为影响因素 |
| 2.2.3 移动互联网背景下消费行为 |
| 2.2.4 移动互联网背景下消费行为模式 |
| 第3章 小城镇用户数据流量消费现状分析 |
| 3.1 移动互联时代小城镇用户消费分析 |
| 3.2 移动互联时代小城镇用户数据流量消费行为分析 |
| 3.2.1 小城镇用户数据流量消费分布 |
| 3.2.2 小城镇用户数据流量消费动机 |
| 3.2.3 小城镇用户数据流量消费特点 |
| 3.2.4 小城镇用户数据流量消费效用 |
| 3.3 典型小城镇用户数据流量消费行为问卷分析 |
| 3.3.1 问卷设计 |
| 3.3.2 数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于数据挖掘的不同消费类型小城镇用户特征分析 |
| 4.1 小城镇用户数据流量消费特征维度构建 |
| 4.1.1 数据收集与预处理 |
| 4.1.2 用户数据流量消费特征维度建立 |
| 4.2 数据流量业务下的小城镇用户聚类与行为分析 |
| 4.2.1 数据整理 |
| 4.2.2 聚类方法比较与选择 |
| 4.2.3 聚类结果分析 |
| 4.2.4 聚类合并 |
| 4.3 基于多维关联规则的不同消费类型用户特征分析 |
| 4.3.1 不同消费类型用户消费规律的挖掘 |
| 4.3.2 Apriori算法 |
| 4.3.3 改进的关联规则算法 |
| 4.3.4 关联规则的结果解释与分析 |
| 4.4 用户画像分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于精准营销的小城镇用户消费类型分类 |
| 5.1 分类问题及随机森林算法 |
| 5.1.1 分类问题探讨 |
| 5.1.2 随机森林的算法定义 |
| 5.1.3 随机森林的泛化误差 |
| 5.1.4 OOB估计 |
| 5.1.5 Bagging与 Boosting算法 |
| 5.2 数据的预处理 |
| 5.2.1 粗糙集理论 |
| 5.2.2 高维数据特征提取 |
| 5.3 随机森林分类模型构建 |
| 5.3.1 基本决策树算法 |
| 5.3.2 决策树剪枝 |
| 5.4 模型应用 |
| 5.4.1 数据的选择及描述性统计 |
| 5.4.2 参数选择 |
| 5.4.3 模型验证与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于选择实验模型的小城镇用户消费行为分析 |
| 6.1 选择实验理论及模型(CE) |
| 6.1.1 选择实验法的基本理论 |
| 6.1.2 选择实验模型比较与选择 |
| 6.1.3 选择实验法设计步骤 |
| 6.1.4 选择实验法的优势及需要注意的问题 |
| 6.2 选择实验模型(CE)的问卷设计 |
| 6.2.1 属性及其水平选择 |
| 6.2.2 选择集样本选取 |
| 6.2.3 问卷设计 |
| 6.3 问卷收集与整理 |
| 6.3.1 调研方案 |
| 6.3.2 预调研 |
| 6.3.3 正式调研 |
| 6.3.4 问卷数据整理 |
| 6.4 实证分析 |
| 6.4.1 影响用户数据流量消费行为的关键属性描述性统计分析 |
| 6.4.2 用户对以数据流量为主属性的各效用分析 |
| 6.4.3 用户对以数据流量为主属性的相对重要性分析 |
| 6.4.4 用户对以数据流量为主属性的支付意愿分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
四、如何提高GPRS用户满意度的探讨（论文参考文献）
- [1]电动汽车有序充电优化策略研究[D]. 张凯旋. 辽宁工业大学, 2021(02)
- [2]“电气化新疆”背景下的配电网主动需求响应技术及应用[D]. 胡鹏. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]县域电力网络配电自动化系统的设计与实现[D]. 何云鹏. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究[D]. 陶然. 扬州大学, 2020(05)
- [5]基于数据挖据的移动通信用户行为识别和个性化推荐研究[D]. 马远卓. 黑龙江大学, 2020(05)
- [6]震后应急救援移动模型与应急通信系统研究[D]. 王小明. 东华大学, 2020(01)
- [7]电信用户满意度预测研究 ——以浙江省为例[D]. 刘凡. 浙江工商大学, 2020(05)
- [8]异构无线网络中基于多属性的联合资源调度策略研究[D]. 尹鹏伟. 南京邮电大学, 2019(02)
- [9]基于大数据分析的家庭宽带业务精准营销研究[D]. 淡培彦. 北京化工大学, 2019(02)
- [10]移动互联网背景下小城镇用户数据流量消费行为研究[D]. 陈灼. 成都理工大学, 2019(02)