基于多源数据分析的大学生心理危机预警系统研究

当前,大学生面临的心理压力和挑战日益增加,需寻找有效的方法来预防和干预可能的心理危机.对此需要借助现代信息技术手段,通过分析学生的社交媒体行为、学业表现、日常活动等多源数据,来提早识别出可能的心理健康问题.多源数据分析技术能综合各种类型的数据,提供更全面、深入的洞察,从而使心理危机预警系统能更精准地识别出处于风险中的学生.文中首先对多源数据分析技术进行了概述,解释其在心理危机预警中的应用和重要性.然后,介绍了预警系统的设计,包括架构设计、用户交互设计以及安全性与隐私保护措施.在系统功能实现部分展示了如何通过数据收集与整合、数据分析与模型训练、以及风险评估与模型应用,构建一个能有效预测大学生心理危机的系统.

基于多源数据分析的化学类实验室安全风险预测方法

化学实验室是科研与教育实验的关键场所,然而由于化学实验的特殊性,实验室存在一定的安全隐患。为提升化学实验室的安全水平,研究设计了一套基于多源数据分析的化学实验室安全风险预测系统。该系统通过整合实验室环境参数、实验操作行为等多源数据,运用数据挖掘技术与机器学习算法进行数据分析与建模,以达到对化学实验室安全风险的预测功能。实验结果证明,该系统能够有效地预测实验室潜在的安全风险,为实验室安全管理提供了科学依据与技术支持。

基于多源数据分析的网络安全整体态势评估技术与仿真实验

文章提出一种基于多源数据分析的网络安全整体态势评估技术,并通过仿真实验验证其应用效果。将日志、漏洞数据和节点服务信息作为数据来源,选取威胁性、脆弱性和资产3类态势指标从源数据中提取要素分析所用的数据,经过隐Markov模型和PageRank算法的处理后,使用D-S证据理论评估网络安全整体态势。从仿真结果来看,该网络处于P_(4)安全状态下的概率最高,此时网络面临一定的安全威胁,需要采取防范措施。

基于多源数据分析的网络安全整体态势评估技术研究

有效的网络安全态势评估技术对提前预警、防范和应对网络攻击具有重要意义。多源数据分析在网络安全态势评估中的应用,可以实现对网络威胁的全面监控和精确识别。本研究致力于探索基于多源数据分析的网络安全态势评估技术,通过综合利用不同来源的数据,提高态势评估的准确性和实效性,同时,提出了一系列针对性的优化策略,提升多源数据分析的效率和评估模型的性能。

基于多源数据分析的存量住房发展策略研究--以杭州市主城区为例

坚持房住不炒、租售并举是我国“十四五”以来的长期国策。在当前处于下行阶段的房地产行业背景下,推动长租房发展、盘活存量住房,在经济、社会和行业等各方面的意义尤其重大。首先基于对我国各地盘活存量住房资源、推进长租房的模式进行文献和资料梳理,提出倡导多元模式及其创新的建议,再以杭州市主城区为例,展开存量住房资源供需数据分析,针对性地提出相关政策策略和建议。最后,从城市规划、政策制定、监督管理等方面提出对我国城市盘活存量住房资源、发展长租房的意见和建议。综合使用案例分析、统计数据与大数据分析相结合的多源数据分析方法,为我国城市存量住房资源的有效盘活利用、房地产政策上的因城施策,以及城市规划策略的制定提供参考。

基于多源数据分析的区域划分形态识别与优化技术研究

传统的城市区域功能识别通常采用移动轨迹分析、POI兴趣点追踪技术来实现,手段单一且准确率较低。针对此问题,文中提出了一种基于多源数据融合分析的城市区域功能识别算法。该算法利用人群活动多源数据与自然语言文字处理的对应关系,使用Word2vec训练网络对人群活动数据进行训练。对于传统K-means聚类算法所存在的不足,从多个方面对其进行改进,改进后算法的聚类效果更优,同时还具有一定的隐私性,可以有效保证数据安全。实验测试结果表明,所提算法能够识别出的区域种类在对比算法中最多,且训练网络的准确率高达90.5%,能够实现城市区域功能的准确识别。

基于多源数据分析的高速公路车道级引导管控系统

本文以广西壮族自治区沙井至吴圩智慧高速公路建设为依托,通过融合毫米波雷达、交调站、视频事件识别、气象站、边坡安全监控、事故预警、养护作业施工等多种数据源数据,通过对各类数据源数据进行结构化整理,将各类异构数据作为决策支持系统DSS(Decision Support System)影响因子,通过策略模型和专家库方式,提供结合当前状况和历史经验的专家库推荐可选处理措施,结合可变信息情报板、应急车道潮汐开放、无人机、公众媒体等方式实现高速公路车道级引导[1].

多源数据分析在桥梁运营监测中的应用

国内某运营实桥A在人工巡查时主观判断该桥梁左右侧挠度可能存在差异情况,为此对桥梁运营实时监测中的挠度、应变、温度等多源数据按照每日不同时段、每年不同季节进行相关比对分析,结果发现:1)桥梁A左右两侧挠度、应变监测数据表现出很好的一致性,监测数值的微弱差距主要由车辆荷载偏载以及温度差异引起;2)左侧挠度标准差大于右侧,是由于左侧路面存在破碎带进而引起左侧桥梁车辆冲击系数大于右侧。建议管养单位在后续静载试验时,重点分析两侧挠度数据变化情况与行车冲击系数间的关系。

多源数据分析的电力信息物理系统安全态势预测研究

当前的研究方法存在预测准确率较低的问题,设计了基于多源数据分析的电力信息物理系统安全态势预测方法。采集电力信息物理系统安全态势预测的多源数据,并对安全态势数据进行预处理,然后通过bagging和支持向量机集成构建一种电力信息物理系统安全态势预测模型,最后采用某电力公司的电力信息物理系统安全态势数据作为实验数据集进行性能测试。结果表明,本文方法的电力信息物理系统得出的安全态势预测能够保护电力信息物理系统安全,具有十分广泛的应用前景。

基于多源数据融合分析的智能煤矿设备健康保障与远程会诊中心建设应用与研究

本文分析了在智能化煤矿建设大力推动趋势下,煤矿企业面临大型设备越来越复杂、运维难度越来越高,但又缺乏高层次机电技术人员等困难,探讨了一种采用多源数据融合技术、互联网技术、视频会议技术建设设备健康保障与远程会诊平台,实现设备健康状态实时监测、故障诊断、远程会诊与智能运维等功能,为智能矿山建设提供技术支撑和保障。

面向“数字城市”多源数据整合和分析的空间数据立方体研究

本论文面向"数字城市"的多源数据整合和分析,定义了空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容,设计了它们的维和维层次数据结构;表述了维构成空间数据立方体的方法;确定了维的多维数组组织及存储策略;描述了空间度量的聚集概念,结合具体的图例讲述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程。

结合设备多源状态数据的GIS设备局放带电测试异常的分析与处理

GIS设备在电力系统中被广泛应用,而其缺陷的发现和定位都较为困难。局放带电测试及在线监测可及时、有效地发现和定位设备内部缺陷,但对试验人员的技能水平和经验有较高的要求。针对一起110 kV GIS设备局放异常缺陷,结合局放定位测试确定了刀开关气室发生局部放电,通过刀开关气室的局放测试及局放图谱特征、SF_(6)气体试验和红外测温试验等初步判断了缺陷的类型和严重情况,接着引入该设备的内部结构图与运行方式变更情况判断该刀开关分合导致动触头部件或其屏蔽罩错位或松动,是导致设备出现悬浮放电缺陷的诱因,并由此形成一种结合设备多源状态数据的GIS设备局放带电测试异常分析方法,为同类设备缺陷提供有效参考。最后,针对该类缺陷诱因,提出可以通过设备运行方式变更触发数据监测与日志记录任务的策略,以及时发现该类设备接触类异常缺陷,提高GIS设备状态运维管控水平。

基于多源大数据的卷烟消费热力分析模型探索

当前我国烟草市场行业内部数据完整,但商业市场数据的分析,更多的是将信息简单堆叠,进行基本的统计和查询,缺乏深入分析;在应用层面外部数据的支持也缺少成熟应用,外部数据与烟草数据的融合存在关联性不高,融合性较差等问题。本文通过基于网格化的烟草销售热力分析,将多源数据体系与烟草销售数据相结合,实现卷烟消费可视化呈现,为烟草企业进行卷烟或非烟精细化运营提供数据支撑。

城市公交多源数据时间误差消除方法研究

公交系统客流数据分析中,乘客上车站点推断是数据分析中最关键的环节。传统方法将自动收费(AFC)系统与自动报站(AVL)系统中的的数据进行时间关联,推断乘客上车站点。然而,各大城市公交数据体系中,两大系统间存在时间基准不同,信息不同步的现象,直接导致无法找到刷卡乘客正确的上车站点。研究提出将自动收费系统中乘客刷卡数据时间序列转换为离散时间信号,并与自动报站系统中的报站时间序列进行关联取得时间误差的方法,引入采样压缩,在保证识别精度的前提下极大地提升了处理效率。文中公交刷卡乘客上车站点推断方法能快速消除两大数据源间的时间误差,且分辨率可控,极大地提升了乘客上车站点推断的准确度。

基于深度学习与多源数据融合的电网项目智能评估方法

针对电网技术改造项目投资日趋增加的问题,文中提出了一种基于深度学习与多源数据融合的电网项目智能评估方法。基于深度神经网络的原理结构和训练方法,构建了包括技术因素、经济因素和环境因素三方面的电网技改项目多源数据体系,并结合多源数据融合技术实现了电网项目的智能评估。以某电网实际工程项目的历史数据验证分析结果表明,深度神经网络模型(DNN)相比于反向传播神经网络模型(BPNN)的网络层次更深。能够充分挖掘多源数据与项目造价之间的关系,从而提高智能评估结果的准确性。同时,采用3种来源数据相比于采用单一来源数据或两种来源数据,能够尽可能地保留原始数据特征,以此提高智能评估结果的准确性。

基于多源数据对高校开放游览空间的研究探讨--以“清华校园游”空间优化设计为例

随着大学校园管理的日渐开放,“校园游”成了高校承担社会责任、释放文化影响力的重要窗口,也对校园空间设计提出了新的需求。与此同时,信息技术的发展让获取大范围、精细化的环境行为学数据成为可能。本文以“清华校园游”为例,引入多源数据分析的方法,对三类重要节点空间进行了优化设计。首先,通过Wi-Fi定位、视频分析、GPS定位等方法,处理多时空尺度下的游客数据;其次,通过数据分析,提出“清华校园游”中具有代表性的节选空间和相应的优化着力点;最后,将它们分别落实到具体的优化设计中,构建从数据现象到解决方案的方法论,探讨提升大学校园组织方式和空间品质的设计策略。

基于多源数据的崂山风景名胜区乡村规划研究

风景名胜区乡村在乡土风貌、文化资源、旅游服务等方面有重要价值,寻求乡村发展与景区保护的平衡,成为风景名胜区乡村振兴战略的重难点。本研究从形态学视角出发,从“村景群落”概念入手,以崂山风景名胜区村景群落为研究对象,以多源数据为基础,提炼出村嵌山、村融山、村连山、村临山四种空间环境类型,并总结其相应的形态特征,提出村景群落的共生策略,促进风景名胜区内乡村发展,为保护地与乡村协同规划提供经验借鉴。

浅覆盖区多源数据融合整合的技术方法

多源数据的整合融合技术是在数字化填图平台上开发的一项新技术。工作方法是:将已有的地质矿产、地球物理、地球化学、遥感等多源数据进行计算机整合处理后,提取相关的地质信息,将多源数据与地质数据整合,建立多源数据库,形成多源叠加分析成果图,应用于浅覆盖区的地质填图。

基于大数据的大学校园停车系统规划——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表明:基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。

地闪资料在LAPS云分析中的应用研究

为进一步研究闪电活动特征,利用ADTD闪电定位资料、静止气象卫星葵花八号等气象资料,对2016年7月20日一次强对流天气过程中的闪电活动进行分析,探讨闪电活动与LAPS云分析场的关系,探索地闪资料在LAPS云分析中的应用。结果表明,地闪活动集中区域对应着强降水区,降水峰值与闪电活动峰值为重合的现象;大部分闪电发生处于对流云系影响范围之内且对应了中高层次的云顶性质;在LAPS云分析场中地闪活动频繁的区域,云柱更为厚实且出现了更为强烈的上升运动,水汽也更为充沛,闪电活动与积雨云的对应关系不仅可以反向验证卫星反演的云分类产品,也可以对LAPS三维云场进行订正和调整,并作为多源数据融合云分析的补充资料。