简介：摘要: 本论文介绍了一种分布式数据流批一体处理平台的开发。该平台旨在处理大规模实时数据流和批量数据处理任务，以满足日益增长的数据处理需求。平台采用分布式计算架构，充分利用集群资源，实现高吞吐量和低延迟的数据处理。同时，平台提供了易于使用的编程模型和接口，简化了开发者的任务。在实验中，我们使用真实世界的数据集对平台进行了测试，并展示了其在处理复杂数据处理任务时的高效性和可靠性。

简介：摘要：随着能源问题日益成为人类文明发展与自然之间尖锐矛盾的存在，人类不断倾向于寻找更加清洁的替代性能源，以达到人与自然的和谐发展。风力发电便是因地制宜的一种清洁能源。然而，为了有效提升风力发电的效率，其发电机组通常都设置在远离城市的地方，这就使得对风力发电机组的维护和产生故障时的维修工作带来了一定的困难。在此基础上，数据流的风机故障监测系统便能够及时反映风机的运行状况，为维保工作提供有效参考。本文便对风机故障实时监测系统的开发展开分析和探讨。

简介：摘要：为了优化数据资源合理配置，激活数字经济的创新价值，需要构建适应我国国情的数据流通交易体系。在大数据交易所多年实践探索的基础之上，建议从数据流通标准规则、数据交易市场、数据服务生态、数据跨境流通四个方面进行制度设计，确保数据交易各类主体能够合法合规、高效有序的开展数据发布、数据查询、数据交易、数据支付、数据清洗、数据处理以及数据分析等各项数据业务。

简介：摘要：针对传统聚类算法在处理大数据流时出现的效率低、性能差、响应慢、稳定性不足等问题，提出了一种实时流可控的聚类边缘计算算法(SCCEC)。首先，通过粗糙聚类方法对实时大数据元组进行预处理，确定聚类数量和中心点位置，并形成具有差异的宏聚类集合。其次，对获得的宏聚类集合进行采样处理，并以最大和最小距离进行K均值并行聚类，实现数据的精细聚类。最后，将完全聚类算法和边缘计算算法相结合，并在边缘计算框架下进行仿真实验。实验结果表明，该算法相比传统聚类算法运行效率更高、计算质量更好、稳定性更强，可有效提高大数据聚类性能，并降低实时数据流误分类率。

简介：摘要：本论文深入研究了智慧供热管理控制系统的架构及数据流分析，以提升供热系统的效率与可靠性。系统的核心包括传感器网络、中央控制器、云平台、供热设备和用户界面。数据流分析揭示了多个问题，包括能源浪费、系统不稳定、数据传输延迟、安全性和数据质量。为应对这些挑战，我们提出了一系列改进策略，包括数据流优化和控制算法改进，并通过实验结果验证了这些策略的有效性。这些改进不仅提高了能源利用率、降低了系统波动，还改善了用户满意度，为智慧供热系统的进一步优化提供了有力支持。

简介：摘要：本论文深入研究了智慧供热管理控制系统的架构及数据流分析，以提升供热系统的效率与可靠性。系统的核心包括传感器网络、中央控制器、云平台、供热设备和用户界面。数据流分析揭示了多个问题，包括能源浪费、系统不稳定、数据传输延迟、安全性和数据质量。为应对这些挑战，我们提出了一系列改进策略，包括数据流优化和控制算法改进，并通过实验结果验证了这些策略的有效性。这些改进不仅提高了能源利用率、降低了系统波动，还改善了用户满意度，为智慧供热系统的进一步优化提供了有力支持。

简介：摘要：近年来随着EPC项目的开展，BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术在其中发挥着越来越重要的作用，尤其对异性曲面大空间建筑，平面图纸缺乏对三维立体空间节点的表达，这时设计师们普遍倾向在BIM模型中寻求方案沟通方式。而BIM软件中，应用最为广泛的是Revit软件。Revit软件在建筑、结构、管综等专业上已具备成熟的应用。在EPC项目中，存在众多专业如幕墙、景观、装饰、建筑、结构（钢结构）等，不同专业采用建模软件不尽相同，软件之间的数据流并不互通，如何将不同的数据流集成在一个平台上，是不同专业顺畅沟通的先决条件。

简介：摘要：改革后，在社会发展下，带动了我国科学技术水平的进步。目前，大数据流量的轻量化通信可以防止或快速响应网络拥塞的发生，为此设计了一种基于识别模型的交互式电力特征值传输方法。这种交互式智能电网通信分为四个阶段：电流波形采样、电力特征值转换、动态电力特征值间隔选取和电气设备负载识别。当电气设备接入智能电表后，电表会将其测量的原始电力数据上传到物联网网关。网关将原始数据转换成电力特征值，然后上传到云服务器并与存储的数据进行分析和预测。减轻了对智能电表计算能力的需求以及大数据传输导致的网络带宽冲突，有效降低智能电表与云计算中心之间的网络带宽消耗，从而为智能电网提供更好的服务。

简介：

简介：摘 要：近些年来，随着高科技技术的发展，数据在国家战略方面已经荣升为一项不可或缺的生产要素。而数据天然的有着流动的特性，有时不仅仅局限于单单以国境内，而是多国进行流动，这也就是跨境数据流动。跨境数据流动涉及多方面、多重叠的法律问题，是全世界各国都重点关注的对象。因此，加强数据跨境流动的相关法律探索，能够为我国在全球数字经济高速发展的格局中建立关键的优势。

简介：摘要：气象行业数据种类繁多,包括各类结构化、半结构化和非结构化数据,随着互联网技术、信息化技术以及气象观测技术的迅速发展,气象数据采集频次从逐天逐时转变为逐分钟,使气象行业累积了海量数据,数据量已达到PB以上,具有典型的大数据特征。传统的计算方式无法对海量数据进行深度挖掘,在应对海量数据的高并发访问同样遇到了处理瓶颈,导致在气象防灾减灾领域,气象数据的价值无法有效的实现。因此,气象部门对于应用大数据相关技术以提升气象信息化水平有着迫切的需求,在此背景下,气象大数据云平台“天擎”作为气象部门信息化的核心系统应运而生。

简介：摘要:传统的雨流计数法要求事先得到完整的时域数据，并且对时域数据进行适当的拼接和处理，才能完成整个循环次数的提取。本文以上述原理中的不足和缺陷为前提条件，对传统的雨流计数法进行改善，并建立一种实时计数模型，以实现对所需子循环次数的实时提取。以混合动力脉冲特性测试实验数据为基础，将仿真结果传统的雨流计数法以及一种离线的雨流计数法作对比，结果表明改进后的雨流计数法时间可以控制在10ms左右，满足实时计数要求。

简介：摘要：借助超声波实现水位、流速和流量等水文要素的在线监测是目前主流的研究方向，水文要素的主要测量仪器包含走航式或定点式声学多普勒流速仪（AcousticDopplerCurrentProfilers，ADCP）、超声波测深仪、时差法流量监测系统三种。目前超声波时差法流量在线监测设备严重依赖进口，在实际使用过程中发现，其对于国内水文特征复杂的河流流量监测存在缺陷，运行过程中会出现数据丢失、信号中断等问题。因此，研发出自动化、适应性强、精度高并具有自主知识产权的超声波时差法测流系统具有重要意义。基于此，对时差法测流的非均匀流场流速模型及算法实现进行研究，以供参考。

简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘要：本研究旨在深入研究土地估价模型与测绘数据的整合方法，以提高土地估价的精确性和可靠性。利用现代技术和方法，将高分辨率测绘数据与先进的土地估价模型相结合，以更准确地估算土地的价值。研究表明，整合测绘数据可以显著提高土地估价模型的性能，并为土地市场参与者提供更准确的信息。

简介：摘要：三维激光扫描技术是一种新型的空间数据获取技术，通过扫描获得目标物的海量空间三维数据。由于现场作业多为单站自由设站模式，为了实现自由设站所得点云数据之间，以及与施工坐标系的统一精度，解决盾构隧道点云拼接的精度，基于cyclone对点云数据进行配准、去燥、抽稀等处理及成果数据误差来源分析。

简介：摘要：随着制浆造纸生产过程中数据的快速积累和获取，如何利用大数据模型进行智能优化成为一个重要的课题。本文针对制浆造纸生产数据的特点和挑战，探讨了大数据模型在该领域中的应用，并提出了制浆造纸生产数据智能优化的方法。通过数据预处理和特征选择、数据挖掘和机器学习算法应用、模型构建和优化，以及智能优化策略的设计和实施，可以实现制浆造纸生产过程的智能化优化。最后，通过实证研究和案例分析对提出的方法进行了验证和评估。

简介：摘要：

简介：摘要:随着城市交通的快速发展，交通工程领域对于数据挖掘和预测模型的研究变得尤为重要。本研究旨在通过深入挖掘交通数据，构建高效的预测模型，为交通工程的规划和管理提供科学依据。通过采集大量实时交通数据，运用数据挖掘技术，深入分析交通流、拥堵状况等关键信息，揭示交通系统的内在规律。借助先进的预测模型，结合历史数据和实时变化趋势，精准预测未来交通状态。研究发现，通过数据挖掘与预测模型的有机结合，不仅能够提高交通运行的效率，减缓交通拥堵，还为城市交通工程的智能化和可持续发展提供了新思路。

简介：摘要：随着数字化、信息化时代的发展，风险评估成为时代热点之一，对于设备维修风险评估，离不开数据挖掘。本文主要介绍了有关数据挖掘的概念，包括物联网的概念、云计算的概念、数据挖掘的概念、风险评估的概念。并提出了如何基于数据挖掘对设备维修风险进行评估，包括设备分解、风险定量化、利用数据挖掘进行风险评估。