毕 业 设 计（论 文）任 务 书
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一、学生姓名： 学号：
二、题目:基于隐马尔可夫模型的民用航空用户业务预测
三、题目来源：真实 、 自拟
四、结业方式：设计 、 论文
五、主要内容：
目前民用航空运输行业正蓬勃发展，飞行体验变得更加舒适与人性化。旅客在客舱中除休息之外有了越来越多的娱乐选择，比如聆听音乐、观看视频等用户业务。然而这些面向消费者的体验提升却给本来就紧张的航空数据链路资源带来了更大的负担。面向航空复杂多业务，需要对业务做出预测，如用户访问位置，请求内容，工作和设备类型，以内容请求分布等，然后根据预测的业务类型，进行数据链资源有效合理的分配和优化。为了解决这个问题，实现了一种基于隐马尔可夫模型的航空业务预测算法，根据有关用户和网络状态的有限信息，有效地预测航空复杂多业务。
六、主要（技术）要求：
1. 建立航空用户业务模型；
2. 基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的民用航空用户业务预测实现；
3.要求能预测话音、视频和文件业务及飞行数据包、位置信息、气象信息和避撞信息。
七、日程安排：
第1-2周，确定毕业设计项目内容，了解项目研究的背景，完成文献综述和开题报告；
第3-4周，收集国内外相关方向的研究进展、成果与已有方案，熟悉隐马尔可夫模型和业务建模方法；
第5-9周，根据航空业务特性提出基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM)民用航空用户业务预测的方案，建立matlab模型，用仿真验证，与已有方案进行对比；
第10-12周，完成英文文献翻译工作，提交中期检查表并准备中期答辩；
第13-15周，按照毕业论文撰写规范撰写毕业论文，准备答辩。
八、主要参考文献和书目：
[1]钟将. 基于连续隐马尔可夫模型的故障预测算法研究[D].北方工业大学,2018.
[2]刘杰.基于加权马尔可夫链的预测模型及仿真实验研究[J].陕西理工学院学报(自然科学版),2015,31(01):62-67.
[3]张凯. 基于隐马尔可夫模型的频谱预测和感知方法研究[D].南京邮电大学,2015.
[4]张凯,齐丽娜.一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2015,35(01):79-83.
[5]徐林会. 基于隐马尔可夫模型与语义融合的文本分类研究[D].辽宁工程技术大学,2017.
[6] M. Thirumaran, T. Kalaivani and S. Karishma. Recommending Web Service by Predicting Quality of Service using Hidden Markov Model. 2019 IEEE International Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN), Pondicherry, India, 2019, pp. 1-5.
指导教师签字： 年 月 日
学 生 签 字： 年 月 日
系（所）负责人章： 年 月 日
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