基于Storm的电网时间序列数据实时预测框架

对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测时间,同时设计基于HBase的新型时序数据存储模式加快数据检索速度。通过对海量的时序数据源进行并发预测,比较不同数据样本对预测值的影响并实时分析预测误差。经实例从预测精度、运算速度、占用资源3个角度验证了该框架的有效性与实用性。

基于XML的温盐深数据Schema设计

XML是W3C组织于1998年2月发布的一种标记语言标准,其具有易于扩展、结构性强、交互性好、语义丰富、基于内容的数据标识、可格式化、易于处理、与平台无关的特点,使得数据层在XML技术的支持下得到统一。通过对海洋温盐深数据进行结构分析,本文设计了温盐深数据XML Schema,定义了温盐深数据的XML数据结构。

高速弯沉仪检测技术研究进展

高速弯沉仪检测技术是一种新型的路面工程智能无损检测技术。为了推动高速弯沉仪检测技术的发展与应用,基于国内外最新研究成果及文献,阐述了现有高速弯沉仪检测技术的理论模型及分析方法,将弯沉计算方法归纳总结为基于力学理论计算法和曲线面积积分法两大类。阐明了高速弯沉仪结果精度主要受到4个因素的影响,包括外部变量、平均值单元路段长度的选择、短期的重复性、与其他弯沉设备测量值的转换。对高速弯沉仪的数据分析及应用方面的研究成果与进展进行了详细介绍,并指出了国内高速弯沉仪检测技术存在理论及数据分析方法简单,测试结果利用率低、弯沉指标过于单一等问题与不足,对今后研究方向给出了一些建议,虽然目前高速弯沉仪检测技术在柔性路面网级路面评估中的应用研究成果已基本成型,但技术理论体系与实体工程应用方面还有待进一步的深入与推广,应结合大数据分析、地理信息技术、影像分析及信息技术等,将高速弯沉仪检测技术有效地融入到路面管理系统中,利用功能性指标与路面结构性能指标对路面进行综合评估,实现路面病害的精准定位与动态监测,对路面病害进行预警,从而为公路养护与管理提供更高效、更经济的决策依据,并开展在项目级路面评估以及刚性路面的应用研究。