环境监控数据分析与预警机制的优化研究

本研究致力于环境监控数据分析与预警机制的优化,通过深入探讨先进的数据采集与处理技术、数据分析与统计方法,以及数据可视化与解读的关键性,构建了完善的生态环境监测与预警系统。通过对现有预警机制的评估与问题分析,以及对预警指标体系构建和预警模型与算法的优化,为未来环境监测领域的发展提供了科学依据。

基于数据挖掘的电能量数据异常自动预警方法

在对电能量数据异常进行预警时,由于电能量数据异常的类型复杂,导致预警的灵敏度低,为此,提出基于数据挖掘的电能量数据异常自动预警方法研究。在电能量数据异常特征提取过程中,引入了数据挖掘算法,借助聚类算法对异常电能量数据进行聚类处理,并差异化设置了不同样本数据和聚类的权值参数,根据聚类数据与聚类中心的距离,设置具体的模糊隶属度后,以聚类中心为导向计算对应的电能量数据异常特征,并按照具体的分布情况对各个异常特征的密度指标加以分析。在电能量数据异常自动预警阶段,利用小波变换的方式过滤原始电能量数据中的噪声后,结合数据特征与提取电能量数据异常特征之间的关系作出预警。在测试结果中,当电能量数据异常程度为0.1%时,设计方法可以实现准确预警,具有较高的灵敏度。

面向任务级的多核密码处理器数据分配机制

为解决在多核密码处理器算法映射中单密码算法高速实现、多密码算法并行实现和复杂信息安全协议实现带来的数据分配问题,对多核密码处理器密码算法的映射方式进行研究,对多核密码处理器进行任务级划分,构建信息安全系统的使用需求、多核密码处理器密码算法的映射方式和多核密码处理器的数据分配方式三者之间的桥梁,提出一种面向任务级的多核密码处理器的数据分配机制。对比实验结果表明,面向任务级的数据分配机制具有更高的性能和灵活性。

融入结构先验知识的隐私信息抽取算法

随着数据脱敏技术的持续进步,精确识别隐私数据已成为关键挑战.目前,隐私信息抽取算法主要基于传统自然语言处理技术,如双向循环神经网络和基于注意力机制的预训练语言模型(如BERT).这些模型利用其强大的上下文特征表示能力,克服了传统方法在多义词表示方面的限制.然而,它们在精确判断实体边界方面仍有改进空间.提出了一种新颖的隐私信息抽取算法,该算法融合结构先验知识,通过一种隐私数据结构知识增强机制,提高模型对句子语义结构的理解,从而提高了隐私信息边界判断的准确性.此外,还在多个公开数据集上对模型进行评估,详细的实验结果展示了其有效性.

煤矿安全监测与预警系统的设计与优化

煤矿安全一直是备受关注的社会问题。随着煤炭产业持续发展,煤矿安全事故时有发生,给行业发展带来严重影响。煤矿安全监测与预警系统的设计与优化成为当务之急。本文综合考虑传感器选择与布置、高效可靠的数据采集与传输、数据处理与分析方法以及报警与预警功能设计,结合基于Apriori的煤矿监测系统整体设计,提出了一套完善的煤矿安全监测与预警系统。

一种基于朴素贝叶斯算法的OLAP缓存机制

大数据时代,缓存作为一种提高数据处理性能的有效技术而被广泛研究。目前大多数缓存机制将查询结果以文件的形式保存了下来,命中率较低,造成了缓存资源的浪费。以国内外的缓存技术为基础,结合用户的查询习惯,借助增量朴素贝叶斯算法设计了一种新的数据仓库缓存机制,此缓存机制可根据用户的操作习惯判断每次查询的结果是否需要被缓存,以此提高缓存命中率。并通过实验从平均查询时间以及缓存命中率两方面验证了该缓存机制的有效性。

基于云服务的煤矿水害监测大数据智能预警平台构建

针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板“下三带”理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以“下三带”理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。

基于大数据的突发公共卫生事件预警体系

本文主要针对大数据的突发公共卫生事件预警体系建设展开深入研究,先阐述了大数据与公共卫生应急预警体系的作用,如大数据技术和特点、公共卫生应急体系等,然后结合我国公共卫生预警体系存在的问题,提出了几点切实可行的建设措施,主要包括突发事件卫生应急体系、应急指挥决策系统规划、建立健康大数据驱动决策的共享机制、有效的发挥非政府组织的作用,进而使其实现突发公共卫生事件预警体系建设,更好地应对突发公共卫生事件,不断提高处理效率。

基于无线传感器网络的鱼塘水质管理研究

随着水产养殖业的快速发展,鱼塘水质管理成为保障养殖效率与产品品质的关键因素。文章探讨了一种基于无线传感器网络的鱼塘水质监测系统的设计与应用。该系统集成了多种水质传感器,如溶解氧、pH值、温度和氨氮浓度传感器,以实时监测鱼塘的水质参数。传感器节点通过无线方式将采集到的数据传输至汇聚节点,再由汇聚节点将数据发送至远程监控中心,实现对水质的远程监控与管理。该系统采用自组织网络技术,能够适应鱼塘复杂多变的环境,降低布线成本,提高监测灵活性。此外,该研究还涉及数据处理算法与预警机制,以便及时发现水质异常并采取相应措施,确保水质维持在适宜养殖的范围内。通过试验验证,该系统有效提升了鱼塘水质管理的效率与精确度,对促进水产养殖业的智能化发展具有重要意义。

基于竞争机制粒子优化算法选择NIDS系统特征子集

网络入侵检测系统通过分析网络连接数据发现入侵行为,网络流量数据中包含了大量冗余、不相关特征,严重影响了NIDS系统训练模型精度。因此,提取有用特征搭建检测模型,对实现动态防御至关重要。针对特征选择问题,研究竞争机制粒子优化算法在海量数据中的特征选择问题,通过稳定性理论对优化模型进行稳定性分析,利用S-函数对更新后的速度进行二值化处理,以分类错误率和特征数的线性组合为适应度函数,通过优化算法选择特征子集构建分类器,对KDDCUP99数据集中的训练集(10%)进行数据预处理,采用交叉验证方法验证分类模型,并采用循环迭代法获取最佳控制参数。测试结果表明,竞争机制粒子优化算法能够降低数据维度,获取特征子集,使得搭建的训练模型具有较高精度。

基于多传感信息融合的配电站智能辅助监控预警系统

介绍配电站的重要性和存在的监控和预警需求,采用传感器选择、数据采集与处理、数据融合与分析、预警与报警机制方法,通过多传感信息融合技术实现配电站的智能辅助监控和预警,提高系统的可靠性和安全性,可以提及实时数据监测、异常预警和报警功能的有效性和准确性。

WiMAX系统中QoS机制研究

文章分析了WiMAX系统QoS机制的主要内容:业务流管理、QoS保证算法,探讨了QoS机制对主动授权、实时查询、非实时查询和尽力而为等数据业务的支持。为了让不同业务的QoS得到保证,文章重点探讨了基于信道状态的分组调度算法(CSDPS)、基于业务类型排队(CBQ)的CSDPS调度算法和通用处理器共享策略,并给出了相应的算法模型。

基于SOM的预警模型研究与应用

在预警系统中建立有效的风险预警模型是十分重要的。我国进行风险预警起步较晚,历史数据残缺不全,预警时有些因素带有模糊性,而神经网络带有高度并行处理信息的机制且有自学习、自适应能力,因而使系统灵活性更强。本文提出并建立了一种基于SOM神经网络的风险预警模型,解决了模型训练和样本选用中的一些问题。最后用实际数据对模型进行了检验,对预警结果进行了分析。

基于超声波传感器阵列的轿车开门预警系统

为了防止轿车乘客下车开门时与后方接近的物体发生碰撞,并降低此类事故发生的概率,提出了一种基于超声波测距传感器阵列的轿车开门防撞预警系统。基于相关数据统计,根据城市道路行驶安全速度的相关规定建立数学模型;利用超声波测距原理和数据处理算法,将车辆左后方接近的物体的距离转化为实时速度,并与阈值进行对比,超过阈值系统报警;通过STM32单片机控制系统的各个模块实现防撞预警功能。通过测试对象分别为行人、自行车、电动车和摩托车的实际测试,系统准确度分别为100%、89.7%、90.3%和93%。测试结果表明,系统在轿车开门防撞预警方面有着一定的效果,可以有效降低乘员开门下车发生碰撞事故的概率。系统具有成本低、精度高、鲁棒性强、探测范围可调、可移植性强、性价比高的优点,具有良好的市场前景以及较大的发展空间。

MyShake一个跨界的系统:智能手机用于地震预警

在城市地区发生的大地震可以造成重大人员伤亡,引发社会和经济灾难。地震预警(Earthquake Early Warning,EEW)可以提供秒到分钟的警报,让人们转移到安全区,使工厂停工,车辆减速和刹车。目前世界上只在少数国家使用传统的地震台网和大地测量观测网运行EEW系统。智能手机比传统地震台网更为广泛和普及,它内置了可检测地震的加速度计。我们开发了一种新的测震系统称为MyShake,它利用智能手机内置传感器来收集数据并分析地震。智能手机MyShake系统可以从日常的各种震动中检测到距手机10km或以内的5级地震。这些数据汇集到观测中心,经过一定的算法处理,可以实时测定地震的位置和震级,发出地震预警信息,证明我们的理念是可行的。对没有地震预警系统的区域,MyShake系统可提供地震预警,而对有预警系统的区域,MyShake系统是对原系统预警能力的补充和增强。此外,该系统地震波形记录可以用来提供快速地震烈度图,以评估地震对建筑物的影响,还可以获取地球内部浅层结构图像和地震破裂过程。

高速公路隧道安全预警应用案例分析

针对高速公路隧道断面大、地质复杂多变、不可预见性因素多等特点,结合绍兴至诸暨高速隧道施工,对隧道地质风险等级进行划分,建立地质预报及监控量测等有效的安全预警机制,加强作业协调,及时数据处理,对隧道施工险情进行有效的预警,保证了隧道施工期的安全,可为类似工程安全预警提供借鉴。

大数据基础理论与系统关键技术浅析

【目的】本文主要就大数据基础理论及系统相关研究背景、技术架构和关键技术展开介绍,并结合技术发展趋势提出未来研究和技术发展方向。【方法】本文在简要介绍大数据处理基础理论的基础上,从面向数据并行的大数据处理技术、RDF(Resource Description Framework)图数据的查询与匹配、大数据分析技术三个方面简要介绍了大数据系统的关键技术。【结果】未来数据产生的速度将进一步提高,在这种应用背景下,如何在设备端进行快速的数据处理成为一种趋势。【结论】未来,我们将在继续关注大数据基础理论与系统关键技术的基础上,引入边缘计算、雾计算等场景,研究物联网环境下的大数据处理。

可商品化数据的进一步厘清:概念、保护诉求及具体路径

对可商品化数据的保护路径探讨应首先排除落入人格权保护范围的数据以及为国家机关出于公共利益需求而使用的数据。在纠结数据权属尚未能有效回应实际需求的情况下,回到市场主体的诉求关系中探讨其恰当的保护路径不失为一种更务实、更清晰的方法。可商品化数据的规则构建应在保障国家安全和消费者数据安全的绝对前提下进行。在数据财产利益尚未能上升为权利时,力促市场主体通过合同机制协调可商品化数据的利益分配具有其独特优势。在面对数据的竞争纠纷时,可商品化数据的权益边界可借助于经营者自我积极行动的构建,强调市场归市场的竞争理念。

基于改进BAS算法的电站锅炉氧量对象模型辨识

建立精确的数学模型对于智能发电运行控制系统的设计与优化有着至关重要的作用,天牛须搜索(BAS)算法无须预知函数的梯度信息即可进行寻优,但该算法易早熟,且寻优精度不高,因此将混沌扰动机制与自适应因子引入该算法,通过对某1000MW火电机组零初始值与小波包数据处理后,结合算法对双输入单输出的电站锅炉尾部烟气含氧量模型进行系统辨识。针对实际电站测试数据,辨识结果表明:改进后的天牛须搜索算法在辨识时间上减少了43.00%,辨识误差上减小47.33%,辨识得到的传递函数在结构上符合理论分析,在参数上与机组实际运行工况相符,具有较好的机组分析研究价值。

人工智能算法在安全风险预测与预警系统中的应用优化

随着工业化和信息化的深入发展,安全风险预警系统的重要性日益凸显。本文主要探讨了 人工智能算法在安全风险预测与预警系统中的应用与优化。首先,分析了当前安全风险预警系统的功 能及其面临的挑战,诸如数据不完整性、系统反应不够及时等问题。随后,介绍了人工智能算法的基础 知识和关键技术,包括神经网络、机器学习等,并阐述了这些技术在风险管理中的潜在优势。在此基础 上,详细讨论了优化策略,如数据预处理、模型选择与调整,以及如何实施这些策略以提升预警系统的 准确性和效率。最后,提出了持续改进与未来发展的方向,强调了技术更新和人员培训的重要性。本文 为安全工程领域提供了一种有效的风险管理策略,期望达到预防潜在安全事故的目的。