非结构化高维大数据异常流量时间点挖掘算法

非结构化数据的维度较高,每个样本数据包含的特征非常多,导致了维度灾难问题,使得降低维度并保持有效特征提取难度较大,影响大数据流量异常时间点挖掘的精度。为此,提出新的基于空间映射的非结构化高维大数据流量异常时间点挖掘方法。通过近似解集的几何特征建立稀疏回归模型,求解高维目标空间映射到低维目标子空间的稀疏投影矩阵。根据密度分布选择出一个高密度集合作为聚类中心的候选集,确定聚类的初始聚类中心。同时对聚类形成的各个簇采用剪枝算法,选择时间点候选集,对候选集展开二次判断,挖掘高维大数据流量异常时间点。实验结果表明,数据的降维能有效提高流量异常挖掘精度。相比之下,所提方法的高维大数据流量异常时间点挖掘更加精准,耗时更短。

段塞流分相流量的多传感器信息融合测量

气液两相流广泛存在于能源化工领域,由于两相流流动特性复杂多变,为流量准确测量带来了极大困难。为了建立准确的气液两相流量测量模型,针对气液两相段塞流分相流量测量,充分利用声发射传感器捕获气液两相流动噪声的功能和近红外吸收会因介质类别产生较大差异的特性,设计了一种新型测量传感器。在文丘里管的喉管和延伸段分别安装两组声发射探头,并在文丘里管的喉管处安装两组近红外光电探测器。设计了声发射与近红外同步采集系统,以水平管段塞流为实验对象,在河北大学高精度气液两相循环装置上完成了54组段塞流试验的数据采集,并进行融合处理,得到气液两相流特征参数。引入时域分析方法,提取声发射与近红外测量数据的标准差与偏斜度。结合参数拟合方法,建立两相流流量预测模型并进行误差分析。经验证,92.6%的流量预测值的相对偏差在±20%以内。结果表明,基于声发射传感器与近红外传感器的多传感器信息融合方案为气液两相流流动特征参数研究提供了一种新的思路。

收视大数据用户流向分析方法研究

本文研究了一种收视大数据用户流向的分析方法,能够基于大数据对广播电视节目用户流动情况进行精细化分析,给出频道流入构成、流出构成等关键指标,为节目内容的创作与编排提供精细化的数据支撑。

热流强度测试数据采集方法的改进

本文通过分析热电偶型温度记录仪工作原理,实验得到不同温差范围内的HOBO-U12型温度记录仪的温差电动势曲线及函数关系。并用于现场实测热流数据的采集,结果与实验室确定的函数关系符合较好,完全能够满足建筑热工检测的热流数据采集要求。解决目前建筑热工测试中热流强度数据长时间无人值守采集的问题。

多传感器数据处理的人流量监测系统

为了对楼宇内人流量进行监测,设计了基于嵌入式系统、光电检测技术、超声测距技术相结合的新型人流量监测系统。系统采用多传感器数据处理方式,由两对对射式红外传感器、两对反射式超声传感器组成。对射式红外传感器、反射式超声传感器同时工作,由对射式红外传感器判断人员的进出方向,反射式超声传感器判断人员通过时每排的人数,每个传感器采集后得到的数据通过串口输出方式传送至嵌入式微处理器即系统主控制器,主控制器进行数据处理并显示其结果。通过测试,系统较精确地实现了人流量的检测,特别是针对2人并排进出情况下的监测可以得到准确数据,具有实用性和广泛性。

蓝牙技术在流量检测中的应用

基于蓝牙技术的短距离无线通信技术应用于水流量的检测中,设计了流量传感器与单片机及计算机数据采集系统间的无线数据通信系统,实现了供水网络测量参数的无线传输功能,简化了供水网络流量检测中线路的连接密度。

基于小波分析的火箭发动机试验流量数据去噪处理

在某型号火箭发动机试验中,液氧流量数据包含有大量的噪声成分,严重影响对发动机性能的评估。采用小波分析方法对含噪信号进行去噪处理。分析硬阈值、软阈值阈值去噪方法的特点。以信噪比作为选用Sym系和Db系小波基函数的衡量标准选取Sym5和Db9小波作为基函数。将Sym5、Db9小波基函数分别与自适应阈值选择无偏似然估计法(Rigrsure)、启发式阈值选择法(Heursure)进行组合对含噪数据进行去噪处理,将信噪比和相关系数作为去噪效果的评价指标。计算去噪后的数据与设计部门提供的理论数据的相对误差,结果显示Rigrsure和Db9基函数组合的去噪方法效果较好。该方法在火箭发动机试验数据去噪领域有重要的应用和推广价值。

一种基于IP流量数据的计费系统的实现

对基于ＩＰ流量数据的网络计费系统进行了分析，讨论了一个具体的模型及其实现办法，提出 了应用ＳＮＭＰ协议来进行ＩＰ流量数据的采集，并利用ＪＡＶＡ语言进行计费系统关键部分实现的 方案。

虚拟仪器的温度流量测试系统设计

温度和流量测量是热力试验中的重要环节,设计了一种基于虚拟仪器的温度流量测试系统。运用美国国家仪器公司的Lab-VIEW工具软件和研华公司的ADAM4000模块,实现了系统控制参数设置、温度流量数据采集与处理、数据及曲线显示、数据保存等多种功能。系统成本低廉、设备简单、可靠性高。试验结果表明系统运行稳定,实现了预期功能。

油水两相流参数测量新方法研究

基于单相流组合仪表和数据挖掘技术,提出了一种液液两相流参数测量的新方法。单相流组合仪表由文丘里管和椭圆齿轮流量计组成。所采用的数据挖掘技术包括偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)和最小二乘支持向量机(Least-Squares Support Vector Machine,LS-SVM)。为克服相含率对液液两相流参数测量的影响,基于16电极阵列式电导传感器和数据挖掘技术设计两相流主导相判别器,以提供文丘里管仪表系数的选择依据。实际测量过程中,文丘里管和椭圆齿轮流量计分别获得油水两相流差压和总体积流量,主导相判别器识别两相流中起主导作用的相,然后根据判别结果选择文丘里管仪表系数,最终获得油水两相流的总体积流量、混合密度和总质量流量。研究结果表明,所提出的油水两相流测量新方法是有效的,总体积流量、混合密度和总质量流量的最大测量误差分别小于1.0%、4.6%和4.5%。

MN7150在巡回检测系统中的应用

巡回检测系统广泛应用于工业现场流量、温度等参数的测量,其工作环境恶劣,因此提高系统的稳定性至关重要。将集成度很高的数据采集系统MN7150应用于巡回检测系统,设计简单、实用可靠。介绍了MN7150的内部结构及其应用于巡回检测系统的软、硬件设计方案。实践已证明,其在现场巡回检测系统中的应用是令人满意的。

推移质输沙率公式的统一形式

对以往的各种推移质输沙率公式中的水流强度指标进行了综合、归纳 ,提出了统一的水流强度指标形式 ,并由此推导出推移质输沙率公式的统一形式 .利用 75 7组实测水槽资料对该统一形式中的系数进行了率定 ,并与其它几个推移质输沙率公式比较表明 。

液体火箭发动机试验流量测量技术研究

介绍了液体火箭发动机试验推进剂流量测量技术与方法,阐述流量测量系统设计要点、传感器的选择与安装工艺、现场校准技术、信号调理器设计、抗干扰措施、数据分析与提供方法。文中论述的测量技术实现了发动机试验流量参数的准确测量,为发动机性能评价提供准确、可靠的依据。

泥沙输移强度计算公式的再研究

输沙强度计算公式的精度,在很大程度上取决于水流强度指标的选取。本文在对以往各种水流强度指标分析的基础上,提出了统一的水流强度指标形式,并由此推导出一般形式的输沙强度计算公式,该公式可概括现有的有关输沙公式。同时利用多组实测水槽资料对公式中的系数进行了率定,与其它几个输沙强度公式比较表明,本文公式具有较高的精度。

若干水文预报方法综述

将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基础,对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟,从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进,以适应较大时间尺度预报的需要.数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制,而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法.数据驱动模型以回归模型最为常用,近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、模糊数学方法和灰色系统模型等的引进,以及水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注.

一种提高聚合物挤出流量在线测量精度的方法

针对聚合物挤出加工过程挤出流量间接测量的特点,提出了介于静态数字滤波与动态数字滤波之间的"转静态"数字滤波方法,将具有动态测量特点的直接测量变量转化为相对稳定的具有静态测量特点的间接测量变量。在此基础上,将限幅滤波和递推平均滤波应用于挤出流量在线测量的数据处理,以克服挤出过程中随机干扰和周期干扰对挤出流量测量精度的影响。通过实验选取最佳的滤波参数——滤波采样周期T及递推平均次数N,结果证明,"转静态"数字滤波输出值与挤出流量真值吻合度很好,符合对挤出流通量在线测量精度的要求。

基于LabVIEW的浓密膏体管道流速数据采集系统

浓密膏体具有黏度大、颗粒细、电导率低、输送流速慢等特点,因此对其管道流速的测量难以应用市场中现有的各种流量计。迫于工程实践和实验研究的需要,自主研发了一种浓密膏体管道流速测量装置。基于计算机虚拟仪器技术和LabVIEW图形化编程软件平台,开发了一套数据采集系统,帮助实现自动化在线测量。该系统硬件由数据采集卡、端口接线板和计算机组成,软件由数据采集、回放和计算3个模块组成。对煤泥多流速的多次测量结果证明其达到了设计要求,测量范围在0.1~0.9m/s的线性度和重复性都小于1.5%,静态特性良好。

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用EM(Expectation Maximization)算法求解;其次,基于赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于ALPR数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明:基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求;与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。

引黄灌渠斗口流量测量数据处理与分析系统

该文介绍了在引黄灌渠斗口流量自动测量方法研究中,在MATLAB环境下开发的斗口流量测量实验数据处理与分析系统。该系统具有水流流态自动辨识、历史数据查询、流量曲线绘制、打印等功能。系统界面友好、操作方便、数据处理能力强。

基于支持向量机的回归预测和异常数据检测

针对电站实时数据中普遍存在异常数据的情况,提出一种基于支持向量回归的异常数据检测方法。该方法利用支持向量回归估计模型不倾向于消除个别大的回归误差,而是从整体上考虑回归曲线的平滑程度的特点,通过比较回归估计值与实测值之间的残差来识别测量数据中的异常数据。以某300MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例和检测结果,计算结果表明该方法能有效地实现异常数据的定位与分离,为提高电站性能计算的精确性奠定基础。