基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法

针对传统的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法精准度低的情况,本文应用关联规则算法,对远洋舰船运行监控大数据挖掘方法进行设计。为了有效对舰船远行监控大数据挖掘,首先获取监控数据源,将数据存入到数据库中,在此基础上,对远洋舰船运行监控数据预处理,以此生成舰船运行监控大数据挖掘模型,完成了对运行监控大数据的挖掘,实验对比结果表明,本文设计的基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法比传统的舰船运行监控大数据挖掘方法精准度高,具有一定的实际应用意义。

煤炭工业监控大数据平台建设与数据处理应用技术

为保障煤矿的安全高效生产,及时准确地预测可能发生的故障及灾害,通过分析兖矿集团煤矿大数据的现状及存在的问题,探讨了在大数据时代下,煤炭工业监控大数据平台的建设和使用方法。依托互联网、云计算和大数据技术,采集、整理和存储海量数据。通过数据挖掘技术和视频分析技术来探索发掘现场生产规律,从而提高煤矿应对潜在灾害和发现安全隐患的能力。以煤矿带式输送机工况监控系统大数据和视频监控系统大数据分析为例,分别使用流形空间的非平衡处理技术和分水岭等视觉技术对数据进行处理。试验结果表明:流形空间的过采样技术可以提高AUC指标20%左右,且基于机器视觉的煤流检测也能达到较好的效果。同时,探讨了大数据与煤炭工业监控系统的结合,并提出了报警数据融合应用的具体解决方法。

基于机器学习的监控大数据防冲突检测仿真

针对当前方法监控大数据漏报率高、检测耗时长,导致防冲突检测效果差以及检测时效性差的问题,提出基于机器学习的监控大数据防冲突检测方法。通过计算监控大数据传输信道的占用率来估测信道负载情况,为提高信道负载估测的准确性,反复计算信道的占用率,检测监控大数据在信道传输过程中存在的冲突,利用数据包的传输时延来分析冲突,保证了监控大数据的优先传输;阐述监控大数据的冲突记录,并从客体和主体来划分记录的冲突信息;在此基础上,利用监控大数据中安全级别不同事件所发生的冲突时间计算冲突时间间隔,得到冲突间隔分布情况,并计算监控大数据的标准差,分析事件发生冲突的随机性以及规律性,通过检测监控大数据在信道传输过程中的冲突以及对冲突时间间隔的计算,最终实现了对监控大数据防冲突检测。实验结果表明,提出方法在对监控大数据防冲突检测时,数据的漏报率较低,检测效果和检测时效性较好。

基于监控大数据的设备监控业务评价指标体系的设计与实现

随着智能变电站的逐步覆盖,以及智能电网监控运行大数据分析系统数据接入范围的扩大,监控大数据系统具备海量数据的基本特征。文章设计的基于监控大数据系统的调控机构设备监控业务评价指标体系,主要包括数据管理、业务指标计算、GIS展示等功能,其中业务指标计算是以全网设备运行数据为基础,业务指标的计算具备数据规模大、计算复杂的特点。为了解决海量数据的统计效率,系统采用去中心化的建设思路,设计采用分级复用、面向服务和内存计算策略的多级指标计算框架,实现各类监控业务指标的高效统计,能够满足系统快速响应的非功能性需求,同时结合面向服务的分布式架构设计,实现不同系统之间的数据贯通,提升设备监控的业务协同能力,系统具备良好的扩展性。

基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。

安防监控大数据与智慧城市公共安全大数据的关系

随着我国经济的不断发展,带动了计算机技术和网络技术的迅速进步,各种数据储存、采集设备以及多媒体工具得到了广泛的 运用,因此社会上和网络上的数据资源呈现出海量聚集和飞速增加的趋势。随着互联网技术的发展,大量数据以文字、图像以及视频的形 式传播,对人们的生活、工作产生了巨大的影响。其中,大数据技术在安防领域有着重要作用,安防监控大数据的应用对智慧城市的建设 以及城市化进程的加快有很大的促进作用。本文主要从安防大数据的角度出发,介绍了安防监控大数据及智慧城市公共安全大数据的关系, 希望对智慧城市的建设质量的提高有所帮助,促进我国城市化进程的不断加快。

安防监控大数据与智慧城市公共安全大数据的关系

大数据技术的不断发展,使其在安防领域中得到了广泛应用,而安防监控大数据也随之开始出现,为智慧城市建设以及城市规模与投资拓展提供了有利支持。本文将以安防大数据特点介绍为切入点,对安防监控大数据和智慧城市公共安全大数据间的关系展开全面分析,旨在提升安防监控大数据运用水平,保证智慧城市整体建设质量。

基于大数据分析的智能电网监控运行系统建设

大数据分析下的智能电网监控运行系统具有异构、高维、多源、先验等突出特点。依靠大数据分析下的现代信息、通信和控制技术,积极发展智能电网监控运行系统,适应未来可持续发展要求,已成为国际电力发展的现实选择。本文以大数据视角分析智慧电网监控运行系统的整体构建形式,并介绍智能监控运行系统的具体应用。

智能化时代新闻业务大数据监控系统的分析与设计

近年来,随着大数据技术的研发和应用,大数据相关业务的监控也越来越重要。在智能化时代,新闻业务呈现出了新的发展趋势,随着新闻业务的扩展和数据量级的增长,大数据监控系统的构建成为新闻领域重要工作之一。对此,文章首先分析智能化新闻业务的特点和生产模式困境,重点建立新闻业务的大数据监控系统,将监控系统整体上分为六个功能性模块,对监控系统的系统权限、数据监控管理、监控项可视化等功能性模块进行详细的设计,并基于Holt-Winters算法建立监控系统中时间序列预测模型。以期提升大数据监控系统的数据安全监控能力,尽可能减小数据风险和经济损失,促进大数据环境下新闻业务的智能化发展。

面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理

视频监控是安防的重要组成部分,智能监控摄像头以其丰富的异常行为识别功能,极大地增强了监控场所的安全。随着部署的智能摄像头日渐增多以及视频监控网规模的不断扩大,海量的视频数据给存储、检索及分析带来了巨大挑战。该文提出智能摄像头异常报警事件驱动的监控视频大数据智能处理方法,具体包括:多点关联分析的异常事件自动预警、事件驱动的监控视频选择性存储以及异常行为事件约束的关联检索,以期提高大数据时代监控视频数据的深度利用效率。实践案例证实,所提方法能够实现异常事件的可信预警,录像视频选择性的高效保存和破案线索的快速发现。

冷链物流大数据实时监控优化研究

对冷链"断链","信息孤岛",冷链"食品安全"等凸显问题进行分析,通过融合北斗导航、物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术,构建"四位一体"冷链物流工程管理技术体系,建立国家大数据分析中心和国家冷链物流大数据实时监控预警平台,打通物流信息链,实现物流信息全程可追踪,促进物流信息与公共服务信息有效对接,鼓励区域间和行业内的物流平台信息共享,实现互联互通。

智能电网监控运行大数据分析系统总体设计

电网监控数据具有多源、高维、先验、异构的特点,传统依靠人工经验的电网监控运行分析技术已无法满足大电网集中调控、一体化运行的发展要求,需要实现电网监控运行全过程信息的高效汇集和智能挖掘分析,以提高监控人员对电网实时运行状态的主动感知能力。文中通过分析现有业务系统在数据规范和分析手段等方面的局限性,阐明了建设智能电网监控运行大数据分析系统的必要性,提出了以监控业务需求为引领的"数据到模型,模型到应用"的技术路线,设计了涵盖数据接入至业务应用自下而上的整体架构,构建了统计分析中心、趋势预警中心、智能搜索中心及可视化展示中心的功能体系,取得了规范化数据接入、全过程数据处理及大数据因果分析建模等关键技术的突破,形成了事前异常趋势预警,事中快速处置和事后闭环分析的管理模式。根据示范工程的建设和试点运行情况,介绍监控运行大数据分析系统在数据规范处理、业务分析建模和监控业务管理方面的应用成效及未来应用展望。

智能电网监控运行大数据分析系统统一建模方法研究

随着电网监控运行一体化运行趋势愈发明显,大数据技术应用的不断成熟、普及,为具有多源、高维、异构等特征的电网监控大数据的分析与应用提供了解决方案。本文提出了面向智能电网监控运行大数据分析系统的统一建模方法,分析了监控大数据的数据源、数据范围及现状与存在问题,指出了数据建模所需解决的问题与思路,采用元数据思想构建了公共模型,基于业务需要构建了应用模型,对于数据接入与存储管理方面,定义了元数据模型,其目的是在接入、汇总监控业务相关数据源的基础上,构建以设备为中心的监控数据关联模型,实现数据对象统一建模,为实现多源数据高效、规范接入提供了模型支撑,同时定义了符合该建模思路的元模型,元模型约束了建模行为,保证建立的模型遵行领域约束,为上层智能监控大数据分析应用奠定了基础。

基于Holt-Winters的时间序列预测在大数据监控系统中的分析与应用

针对大数据监控系统对时间序列预测准确性和实时性的需求,以及大数据监控系统中时间序列呈现趋势性和季节性变化的特点,选择Holt-Winters算法建立时间序列预测模型。首先介绍时间序列的概念和特点,然后分析Holt-Winters算法的原理以及预测条件。选取合适的平滑系数是影响Holt-Winters算法预测准确性的关键,结合L-BFGS算法在不同时间区间求最优解,实现动态平滑系数的选取。最后以用户2天的页面访问量作为实验数据,通过相对误差指标的比较分析,验证该算法能满足大数据监控系统对时间序列预测的需求,具有较好的实际应用效果。

论大数据监控背景下基于情境完整性的隐私伦理革新

大数据监控技术的发展超越了私人领域与公共领域的传统边界,进而导致了以此边界为基础的传统隐私伦理的终结。新时代隐私伦理因此必须进行大胆革新:将隐私伦理的基础从公私二分法转移到情境完整性上来。人永远是具体情境中的人,以行动者为中心的情境是自然完整的情境,情境的完整性超越了大数据监控技术对时空结构的改造,为个人合理控制自身言行提供了必要的规范准则,更为判断个人信息是否属于隐私范畴提供了重要依据。

隐私的终结?--论大数据监控时代传统隐私伦理基础的瓦解

当前,学术界虽然已经意识到了大数据监控技术对个人隐私的潜在威胁,但依然局限于认为它仅仅是对隐私权的范围和内容造成了威胁。这种认识的严重误区在于,没有意识到大数据监控技术因其"泛时空性"和"流动性"特质,已彻底颠覆了传统隐私伦理的根本基础,即公共空间与私人空间的清晰边界,因此它带来的将不仅仅是隐私权的部分损害,更可能导致传统隐私伦理的终结。

“流-散化”:大数据监控技术的社会情境属性及其影响

大数据监控时代已然到来,但人们依然只是把大数据监控技术当成一种普通的社会管理手段,而忽略了目前高度发展的大数据监控技术已经具备了社会情境的基本属性。全景化的大数据监控技术以有形或无形的方式嵌入社会生活的每一个角落,进而构成了人类生活的基本社会事实,因此它必然具备了一种社会情境属性,并且还进一步改造了原有的社会情境,使得原本稳固、统一的时空结构转换成一个流散(流动-离散)的时空结构,时空中的人、事、物也从特定的情境中离散出来。

基于云边协同的新能源监控与大数据平台构建

为解决新能源场站生产管控混乱、运维低效等问题,借助大数据、云平台、物联网等相关技术的迅猛发展,建设新能源监控与大数据中心,以提高新能源场站的管控能力,提升新能源发电企业效益。现有的新能源大数据平台多侧重于单一机型或场站的智能化优化,缺乏集团级新能源业务的整体统筹,难以实现多种设备、不同系统间的协调与融合。针对现阶段新能源大数据平台建设的局限性,建设集团级新能源监控与大数据中心,实现资源与经验的高度融合与共享,已成为新能源行业发展的必然。依托中国大唐集团新能源两级中心建设背景,梳理新能源生产设备管控业务流程,设计云边协同的平台技术架构,实现从底层感知到顶层决策的多层次融合,为新能源异构资产上云、异构数据的分析处理提供指导,可为新能源行业集团级智慧平台建设提供参考与借鉴。

基于大数据监控技术管控电网工程施工安全

传统人工监督,已日益无法满足现代化高负荷的供电安全需求和管理需求。在电网安全生产工作中,霍山县供电公司创新运用大数据监控技术,以施工人员作业安全风险管控平台软件实现智能信息化事先监督,保障电网工程的生产和施工安全。为电力企业实现智能化管理及建设提供了重要参考。

基于大数据稽查监控系统实现电力数据治理的研究与应用

通过定义完整的数据质量规则建立流程和责任机制,构建完整、实时更新的数据质量规则库,对汇集到数据中台的数据进行督查,并将发现的数据问题下发到相关责任单位,结合工单系统完成对数据问题的反馈监督。