大数据环境下计量经济学与机器学习理论比较研究

大数据的发展为商业带来了丰厚回报,推动学术界和业界不断深入研究与探讨更有效的分析方法。传统计量经济学与现行较热的机器学习理论,从研究方式与目的 ,对模型的要求、模型检验方式都有着明显的差异,两者在大数据环境下延伸出的两门子学科,大数据机器学习与大数据计量经济学。国外学者将传统计量经济时间序列模型用在大数据实时预测与因果关系检验上,并取得了一定的成果。

基于ELM-SVM模型与电能计量大数据的窃电识别技术研究

窃电现象破坏社会供用电秩序,严重时更会阻碍新型配电系统建设的发展。为了更精确地识别窃电行为,提出了一种基于极限学习机(ELM)与支持向量机(SVM)相结合的窃电智能识别模型。利用电能计量大数据,分析窃电用户数据状态指标,构建窃电指标评价体系;利用指标评价体系训练窃电智能识别模型,进而以ELM-SVM预测模型来识别窃电用户。该方法有效集合了ELM算法与SVM算法的优点,算例表明,识别模型的识别准确率可达97.8%,说明ELM-SVM结合方法是可行的,实现了对用户窃电行为的高精度、高效性预测识别。

基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘研究

深度挖掘与分析电力计量大数据,提取有价值的信息,对于电网正常运行具有重要意义。而当前方法在数据挖掘过程中容易受到噪音影响,导致挖掘准确率较低,因此提出了基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘方法。利用模糊C-均值聚类算法生成特征标签,通过特征标签对电力计量大数据进行改善,结合云计算平台搭建基于特征标签的电力计量大数据挖掘架构,通过编辑预处理后的数据与建模完成对于电力计量大数据的深度挖掘。实验结果表明,基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘方法在挖掘过程中的稳定性极好,挖掘准确率能够达到99%,实际应用效果好。

计量大数据与产业计量数字化发展关系探究

随着我国数字经济的发展以及数字计量的提出,计量领域从一般实体空间拓展到网络虚拟空间,计量的数字化成为了一场有关测量科学的系统性与全局性的变革。文章围绕计量大数据与计量数字化关系展开讨论,分别从计量数字化助力计量大数据体系构建和计量大数据促进计量数字化两个视角展开详细讨论。提出计量数字化可以保证计量数据的准确统一、数据安全可信、计量数据全生命周期的质量可靠与可追溯;计量大数据则为计量数字化发展提供升维视角,为计量数字化服务提供技术基础,为计量行业从数字化向智能化迈进做好准备。

电力计量大数据对计量装置运维的应用

随着科学技术的提高与发展,信息技术在计量装置运维的应用对于电力的发展起到了很大的作用,尤其是电力计量大数据对计量装置运维的应用。重点对应用进行分析,以促进电力计量装置运维工作更好地进行。

基于MongoDB和Spark的计量大数据处理技术方案及应用

在计量机构的信息系统中,需要存储大量证书报告、原始记录,如果直接存放于文件系统中,易出现扩容麻烦、碎片化、利用率低和I/0速度瓶颈等问题。日常使用中,经常查询各种业务数据统计,如果实时运算统计结果,易出现运算时间长的问题。为了解决这些问题,将证书报告、原始记录存入分布式MongoDB数据库,这样可以轻松存储海量数据。定时运行Spark作业,计算并缓存各种统计结果,用户查询时直接从MongoDB返回结果。测试发现:在并发数达到100时,存储速度是334 ms/份;在预先缓存结果后,能在1 s内响应客户请求。因此,基于MongoDB和Spark的大数据技术能满足计量机构的数据存储、运算需求。

分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

电力行业是我国经济社会的重要组成部分,加强电能计量运维工作不仅能提高企业的可持续发展,促进经济增长,还能切实优化计量方式,使用户获得更好的用电体验。为此,本文将围绕电能计量自动化系统以及计量装置的发展现状进行分析,并深入探索电能计量大数据对计量装置运维的具体应用,从而使其工作质量和工作效率得到大幅度提升,其功能架构得到优化改进。

电力计量大数据对计量装置运维的应用

在电力企业的管理过程中电力计量是一项较为关键的基础工作,主要指的就是抄核收与电力销售的相关信息。而随着如今科技研发的速度不断提升,使得信息化技术在社会各个领域中应用非常广泛,特别是将电力计量大数据应用到计量装置的运维中,不仅能够促进计量装置运维的稳定,也能够为电力企业的发展起到一定程度的推动。在本篇文章中简述了电力计量大数据对计量装置运维应用的主要意义,进而分析了电力计量大数据对计量装置运维的实际应用。

分析电能计量大数据对计量装置运维的应用

信息时代的到来,进一步推动了电力企业的技术革新,为相关流程提供了有力的数据支持,确保相应设备高效、稳定地运行,避免产生安全隐患。因此,合理利用电能计量大数据,将其应用在计量装置的运维中,既是时代发展的必然趋势,也是减少工作误差,降低运营成本的重要举措。为了使提出的应用方法更具有针对性和科学性,首先要全面了解电能计量自动化系统。

省级产业计量大数据共享服务平台设计与实现

“互联网+”“数字化+”的提出,为智慧计量的信息化建设创造了更多机遇与空间。针对计量检测机构现有的信息化系统数据量庞大、结构零散、无有效关联等问题,利用数据处理、数据分析、可视化等技术,设计省级产业计量大数据共享服务平台,重点介绍平台的总体架构、模块设计、业务流程和关键技术,并详细阐述门户网站、内容管理平台、数据交换与共享平台的实现。

电力计量大数据对计量装置运维的应用研究

为了进一步促进电力企业的发展,就必须做好电力计量及其维护工作,加强信息技术在计量装置运维中的应用。文章首先阐述了电力计量自动化系统,然后分析了电力计量大数据对计量装置运维发挥的作用,最后就计量自动化系统在计量装置运维中的应用进行了研究分析,计量自动化系统能够应用于电力计量装置的首检、电力计量装置的远程巡检以及计量装置的用电检测中,这样就可以有效提高电力企业的运营效率。

大数据与大数据经济学

本文从大数据的发展现状分析入手,讨论了大数据对传统经济学的挑战,首次提出大数据经济学的概念。认为大数据经济学包括大数据计量经济学、大数据统计学和大数据领域经济学,并分析了大数据经济学与信息经济学、信息技术等相关学科的关系,最后对大数据经济学发展前景进行了展望,认为大数据经济学不仅将理论科学、实验科学、复杂现象模拟统一在一起,而且将自然科学和社会科学统一在一起,将理论研究与实践应用实时地统一在一起,大数据经济学具有"智能经济学"的特点。

观计量经济学的局限性,望大数据背景下的计量经济学

计量经济学在经济学的地位都有目共睹,但计量经济学也饱受诟病。文章分别从计量经济学的数据搜集、模型建构和模型的检验和应用(经济预测)三方面探讨计量经济学存在的缺点和不足;对大数据采集、数据的分析和处理优势进行基本阐述;探讨大数据给计量经济学带来的影响和冲击以及大数据与计量经济学的融合。

香港电影研究三十年(1988—2018):来自国内外核心期刊的考察

本文基于权威知识图谱计量工具CiteSpace和国内外核心期刊文献大数据,围绕发文量分布、关键词共现、文献共被引、作者共被引、期刊共被引与合作学者群等方面,系统考察30年来学界研究香港电影过去和现在的客观状况,并对未来研究提出可行性建议。文章认为,国际研究领域超过国内;国内与国际的研究既存在共同热点与前沿,又存在显著差别;引领国内外研究的领军人物较为少见;国内部分期刊赢得国际学界高被引;中国研究成就居世界首位。文章进而提出,学界需要从加强基础研究、深入文化追寻和拓宽影史探索等视角继续探索。文章为今后的香港电影研究提供了有益的参考价值。

创新计量监管模式构建民生领域计量大数据平台的探索与实践

当前国内的计量服务已经表现出信息不对称、计量服务手段落后等局限性,计量行业迫切需要实现数字化、信息化、智能化,以实现计量的高效精准服务。青岛市计量技术研究院以计价器、加油机为试点,积极创新计量监管模式,构建民生领域计量大数据平台。该平台探索计量数字化社会治理新模式,创新量大面广计量器具的数据中心,打造行政监管部门、检定机构、使用单位、消费者共同参与的“四位一体”数字化计量服务新模式。

The Value Relevance of Foreign Currency Translation Adjustments （FCTAs） in the Italian Stock Exchange

The main aim of this paper is to test whether the foreign currency translation adjustments （FCTAs）, the largest components of other comprehensive income （OCI） for most firms, are incrementally value-relevant for investors with respect to the net income （NI）. Previous archival research on the value relevance of FCTAs has documented a weak or non-existent link between FCTAs and firm valuation （Pinto, 2005）. The hypothesized reasons could reside in the econometric method employed, in the use of as-if numbers, and in the missing consideration of the differential effect that exchange rate changes have on firms of varying levels of capital intensiveness. This study adds to the existing literature by empirically testing the value relevance of as-reported FCTAs numbers in the earnings and book value model the Ohlson-like interacted model through panel data techniques. The main finding of this study is that as-reported FCTAs are significantly and incrementally value-relevant, when their parameter estimates are allowed to vary in the cross-section.