基于多源多维数据的电网公司直属企业自有不动产审计

本文从数字化审计角度,介绍一种基于多源多维数据进行分析的审计模式,并将该审计模式应用于自有不动产内部审计,利用精确定位,有效降低自有不动产管理这一非核心经营领域的风险。

融合多源多维数据的大型地下空间数字化交付方法

随着信息化水平的不断提高,传统竣工交付模式的弊端日益凸显。为解决大型地下空间场景下传统竣工交付效率低、交付数据可利用性差的问题,提出一种以数据库为核心的融合多源多维数据的数字化交付方法。首先建立面向大型地下空间的数字孪生框架,并依托这套框架提出数字化交付流程,同时提出交付数据的采集、传输、存储与管理方法;然后根据大型地下空间场景交付数据存在多源多维的特点,对交付平台的设计原则、交付内容、功能框架以及应用场景展开详细论述;最后结合工程实例开展数字化交付工作。结果表明,所提交付方法能够显著提高交付效率并节约管理成本,同时形成具有一定经济与信息价值的数据资产。

智能化多源多维大数据融合设计在卫生应急中的应用

目的/意义针对来源复杂、标准多样的多源多维大数据,提出不同业务应用场景的数据治理和融合技术。方法/过程以多源多维大数据融合在应对重大突发公共卫生事件的实践为例,重点阐述多源多维大数据融合面临的挑战、应用架构设计、技术集成、实施路径、应用场景等内容,分析应用效果和存在的不足。结果/结论通过智能化多源多维大数据融合技术的设计,实现对千亿级别高频次更新的实时监听、读取、治理和交互关联,探索有效应对突发公共应急事件的智慧化路径。

一个广义非线性最小二乘迭代算法及其在多维多时态多精度数据处理中的应用

本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的数据处理,针对数据测量采用多种观测手段采集多源、多维、多类型、多时态、多精度数据,数据处理的函数模型中不仅仅含有非随机参数,而且含有随机参数,其随机参数又常常为动态的等特点,建立了广义非线性动态最小二乘数据处理模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合BFGS算法,建立了一交替寻优的解算方法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,减少了计算量。

煤矿区空天地生态大数据平台设计与应用

煤矿资源开发利用会导致不同程度地出现资源耗竭、环境污染、生态破坏与区域发展衰退等问题。针对煤矿开采对地表生态环境的影响问题,以地质环境专业技术为主导,以发挥业务功能为目标,基于大数据、5G、智能传感器技术构建空天地生态大数据平台,统一数据标准,制定大数据监测的范围、内容、标志性要素、核心要素,构建矿区级生态、地质、环境监测网络。实践应用表明,该大数据平台能够实现多源多维数据的全方位感知、自动采集、分析、存储,可用于研究煤矿开采对地表生态地质环境的影响,实现煤矿区生态环境数字化全局管控与决策,能够为煤炭行业的重大发展战略提供数据和技术支撑。

智慧测绘数字化管理平台建设与应用

针对工程项目中测绘生产与管理表现出的现状问题,三峡建设公司及合作方以国产GIS平台为底层平台,定制开发了智慧测绘数字化管理平台,平台包括智慧测绘移动端子系统、智慧测绘数据中心管理子系统、智慧测绘三维可视化子系统。通过平台的使用,能够大幅提升作业效率、有效降低出错机率、提升测绘数据管理效能、丰富项目管理手段、提升成果数据利用价值。

一种基于链形混合拓扑的输电线路温度异常检测方法

我国输电线路存在异常检测数据准确性和及时性较低,无线环境恶劣,数据在时空难关联等问题,因此建设一个高效、安全、准确的输电线路异常检测模型迫在眉睫。提出一种基于链形混合拓扑的异常检测方法,将传感器采集到的数据送至基站进行单源和多源多维数据异常检测。该方法首先设计了一种基于时间维度的单源数据异常检测算法(single-source data anomaly detection algorithm,SDADA),对检测时间内的数据进行依次遍历,确定有效和异常数据的个数,然后对异常检测结果进行综合分析。其次,设计了一种在基站端执行的多源多维数据异常检测算法(multi-source and multi-dimensional data anomaly detection algorithm,MDADA),在SDADA的基础上,通过位置相关性定义了不同传感器之间的距离关系,用于确定候选异常检测队列,并对特定时间的异常数据值进行综合分析。实验结果表明,与传统方案相比,该方法具有更高的检测精度和执行效率。