简介:摘要:本论文旨在研究基于深度学习的自动站数据异常检测方法。通过对自动站数据进行分析和处理,我们探索了一种有效的异常检测方法,旨在提高自动站数据质量,确保数据的可靠性和准确性。本研究采用深度学习技术,并结合相关领域的理论基础,设计了一种针对自动站数据的异常检测模型。通过实验验证,证明了该方法的有效性和可行性。
简介:摘要:本文针对ZQZ-A自动气象站数据异常问题进行了深入研究。通过对异常数据的收集、整理和分析,文章细致分类了数据异常的类型,并从传感器性能、数据传输链路、环境干扰及软件系统等多个维度探讨了异常成因。针对这些原因,文章提出了一系列针对性的数据异常处理措施,包括实时数据校正策略、硬件维护升级方案、软件算法优化及异常数据管理流程。本文的研究不仅对ZQZ-A自动气象站的运维具有直接指导意义,也为同类自动气象站的数据质量管理提供了参考和借鉴。
简介:【摘 要】针对复杂曲面夹箍零件成形复杂,费时费力、精度低等问题进行改进,通过对零件结构的分析,对原模型进行中间模型计算,设计中间成型模具,及弯曲模具,生产出了合格的产品,有效的提高了零件的表面质量,缩短了成形周期,提高零件成形精度,降低工人劳动强度。