地区供电局电力营销辅助决策技术支持系统的研究与实现

在电力市场当前阶段,地区供电局亟需一种实用性强、接口定义灵活、操作方便的电力营销辅助决策技术支持系统以高效地开展电力营销工作。结合负荷管理系统思路,详细地阐述了一种基于.Net技术开发的B/S与C/S结构地区供电局电力营销辅助决策技术支持系统的系统构造与主要功能,并在电力营销计算机辅助决策的实用化方面有所创新,该系统的实现在保证了电力营销工作精细化管理的同时充分体现了优化决策思想。目前该系统已投入实际工程应用。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

技术支持视角下医疗设备维修智能管理系统的设计与应用

目的 基于技术支持视角设计开发医疗设备维修智能管理系统,探索以需求为驱动,以数据为中心的设备维修管理信息化、智能化解决方案。方法 基于MySQL数据库,完成数据库规范化、标准化设计;后端应用程序编程接口服务使用Python语言,基于异步网络库Tornado框架进行开发;APP端使用DART语言,基于跨平台的移动应用框架Flutter进行开发,最终构建一套医疗设备维修管理和技术支持的维修管理系统。结果 系统应用后,故障现场排除率由(78.28%±6.07%)上升至(88.18%±5.92%),临床服务满意度评分由(85.93±7.27)分提升至(91.97±4.77)分,故障平均修复天数由(1.47±1.28)d降低至(1.16±0.58)d,且差异均有显著统计学意义(P<0.05)。结论 该系统可以有效为工程师提供技术支持服务,提高医疗设备维修效率,并为后续实现基于大数据的辅助决策,实现设备维修管理精准化、智能化打下基础。

基于人工智能技术的输电线路专家辅助决策系统设计应用

将人工智能技术运用到输电线路咨询决策中,建立涵盖大量已建输电线路关键技术经济指标及其影响因素的大数据资源库,进而利用人工智能方法构建指标预测算法模型,并利用设计经验对模型进行优化完善,在此基础上开发一套输电线路专家辅助决策系统,实现对输电线路关键技术经济指标的预测与评价,为输电线路建设决策提供参考。

基于智能技术的辅助决策系统设计与实现

阐述基于人工智能技术的供电公司辅助决策系统设计和实现,该系统利用数据采集、模型构建、预测算法和应急响应策略,为供电公司提供实时的电网监测、负荷预测、故障预防和应急处理支持。

面向智能辅助决策的飞行器安控系统构建研究

新一代人工智能技术能够提高飞行器试验安控系统的辅助决策能力,满足地面安控目标数量增多、故判规则量增大、故判时效性高等新需求,具有广阔的应用前景。在对飞行器试验地面安控需求分析的基础上,设计面向智能辅助决策的地面安控系统总体框架,增加了数据与模型管理模块;接着构建了辅助决策知识库,主要包括故障弹判据、速度判据、位置判据和预示落点判据等规则库;在此基础上提出数据和规则协同驱动的故障预测方法。该系统既利用历史积累试验数据对深度神经网络模型进行训练,又利用规则库提高专家经验对模型预测精度的贡献,能够提高故障智能预测能力,满足飞行器安控智能辅助决策需求。

物联网环境下的智能辅助决策系统设计与优化研究

文章旨在开发一套基于物联网环境的智能辅助决策系统,利用山东工艺美术学院丰富的数据资源,为教学、科研和人才培养等方面提供科学准确的决策支持。通过实时采集多源数据、智能分析和快速反馈,提高高校教育管理决策的质量和效率。

城市高压配电网负荷转供辅助决策关键技术与系统

城市电网灵活性不足是造成系统调峰与输电阻塞问题的根本原因,为解决这一问题,提出了一种考虑城市高压配电网负荷转供及储能充放电策略的协同优化策略,并开发了一套可实现高压配电网灵活运行调度的在线辅助决策系统。通过分析城市高压配电网的拓扑特点,在其变电单元简化拓扑建模的基础上,分别以最小化220 kV输电网运行成本和110 kV高压配电网负荷削减成本为上、下层目标,建立时序双层优化模型,通过上下层模型的不断交替迭代,实现对高压配电网拓扑状态及储能运行状态的求解;基于高压配电网标准化站内接线的电气拓扑聚合通用方法,开发了一套可满足高压配电网灵活调度的运行控制与决策支持系统,以实现城市高压配电系统分布式新能源和储能广泛发展的运行方式优化以及调峰与负荷转供策略制定。最后,以某地区电网为例进行方法建模和实用性分析,测试并验证了所提方法的可行性与应用前景。

智慧重症监护室建设背景下生命支持设备的临床辅助决策效能分析

目的:基于医院智慧重症监护室(ICU)建设,分析智慧ICU病房生命支持设备在临床辅助决策中的效能。方法:设计智慧ICU病房交互系统、设备管理系统、风险应对系统和智能查房系统功能模块,实时采集生命支持设备在诊疗、护理、运行和技术保障中的信息数据,为危重症患者诊疗和护理措施改善提供医疗辅助决策依据。选取2018年7月1日至2022年12月31日上海市青浦区朱家角人民医院等3家医院临床在用的115台生命支持设备,分别采用传统辅助决策管理模式(简称传统管理模式,83台)和智慧辅助决策管理模式(简称智慧管理模式,89台,含传统管理模式中57台和新增加的32台)管理,对比两种管理模式生命支持设备的管理水平和管理效果。结果:智慧管理模式下的设备数据采集时间为(5.67±2.80)min,少于传统管理模式,数据采集准确率和完整度,以及设备调配使用、监测报警、设备故障和紧急应答的有效解决率分别为(99.02±1.14)%、(94.35±3.46)%、(98.78±0.90)%、(98.99±0.91)%、(88.26±5.31)%和(90.23±5.54)%,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=6.504、6.474、3.574、7.620、6.784、4.522、3.719,P<0.05);智慧管理模式下的设备治疗、护理和康复的诊断决策有效利用率分别为(93.83±3.12)%、(94.99±2.47)%和(91.44±4.62)%,呼吸功能支持设备、循环功能支持设备、血液净化支持设备和急救监测支持设备的综合评分分别为(92.97±4.35)分、(94.34±2.95)分、(93.01±2.44)分和(94.11±1.89)分,均高于传统管理模式,其差异有统计学意义(t=4.169、4.875、5.159、4.069、3.033、2.757、6.893,P<0.05)。结论:基于智慧ICU建设能够提高生命支持设备运行数据采集质量,及时解决设备运行问题,为危重症患者诊疗、护理和康复的诊断决策提供有效依据,提升设备临床服务水平。

机器学习在传染病临床决策支持系统中应用的研究进展

从应用基础、应用现状、面临挑战及未来发展趋势4个方面对机器学习临床决策支持系统在传染病管理中的相关研究进行综述,旨在进一步增强对传染性疾病的智能管理,为智慧医疗的发展提供参考及借鉴。

决策辅助工具在局限性前列腺癌患者治疗中应用效果的系统评价

目的系统评价决策辅助工具在局限性前列腺癌患者治疗中的应用效果。方法计算机检索Cochrane Library、Web of Science、PubMed、Embase、Scopus、中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库中有关决策辅助工具在前列腺癌患者中应用效果的随机对照试验,检索时间为2000年1月至2023年1月。依据Cochrane手册5.1.0版进行文献质量评价,并用RevMan 5.4进行软件分析。结果共纳入10篇研究,包括2695例研究对象。Meta分析结果显示,决策辅助工具可改善局限性前列腺癌患者治疗决策冲突(MD=-0.85,95%CI:-0.56~-0.14,P=0.02),但对提高决策知识(SMD=0.56,95%CI:-0.06~1.18,P=0.08)、决策准备(SMD=0.08,95%CI:-0.24~0.40,P=0.61)、决策满意度(SMD=2.17,95%CI:-0.66~5.00,P=0.13)和降低决策后悔(SMD=0.33,95%CI:-1.09~1.75,P=0.65)无显著作用。结论决策辅助工具对局限性前列腺癌患者治疗决策具有一定干预效果,但仍需更多高质量试验进一步验证。今后可借鉴国外相关理论框架及开发经验,研发符合我国患者需求的决策辅助工具,以提高患者的决策质量。

基于ArcGIS Engine的风暴潮淹没适应气候变化策略辅助决策系统开发

本研究构建了基于ArcGIS Engine的风暴潮淹没适应气候变化策略辅助决策系统,将风暴潮淹没适应气候变化策略研究过程流程化和简单化,并提供7个面向用户开放的决策端口,辅助决策者做出科学的风暴潮淹没适应气候变化策略选择。以青岛市风暴潮淹没为例的系统应用,进一步验证了该系统能够切实提高研究过程的分析效率,为中国沿海地区的适应风暴潮灾害提供技术支持。

基于CIM的城市规划辅助决策系统研究与实现

研究了基于CIM(City Information Modeling,城市信息模型)的城市规划辅助决策系统实现的关键技术,包括模型轻量化、场景优化与加速绘制及基于空间的规划分析算法技术;介绍了系统的总体架构,以及一种适应规划业务需求的数据库设计。在系统实现方面,介绍了场景组织浏览、景观视线分析、规划方案评审及规划辅助分析等模块的实现。实践表明,该系统在城市规划决策中具有较高的可行性和实用性。

融合微博数据的地震辅助决策系统

以新浪微博数据为基础数据,采用网络爬虫技术对数据进行抓取,通过地理编码确定受灾区的时空分布情况,基于数据质量评价体系分析微博数据的可用性,结合遥感数据构建辅助决策分析模型,实现了融合微博数据的系统平台;为验证系统的实用性,以2022年芦山MS6.1地震为例,利用微博数据空间分布特征、交通、地形地貌等数据,对灾后救援力量分配、安置点选址和路径规划进行分析,为地震灾害救援以及后续的灾后重建提供了有效的决策支撑。

基于生成式人工智能的电力企业档案智能辅助决策系统设计与应用

档案作为电力企业重要的信息资源,对企业决策具有重要意义。随着智能技术的发展,档案服务智慧化和智能化成为档案工作的必然要求。为此,论文将生成式人工智能技术应用于决策服务场景,开发了电力企业档案智能辅助决策系统,设计了情报简报自动生成、档案知识库、智能问答、数据大屏、一站式智能检索、信息识别与自动分类等功能,并探讨了生成式人工智能在电力企业档案智能辅助决策系统中的应用要点,旨在促进电力企业档案价值的充分开发,实现企业决策的提质增效。

韶关市旅游“一张图”辅助决策系统建设

为了有效解决韶关市旅游产业转型升级过程中各类规划目标冲突、项目与旅游资源匹配度不高、旅游资源浪费等问题,全面提升旅游管理与规划的信息化水平和信息支撑保障能力,通过整合旅游资源及国土、规划、环保、林业、交通等规划数据和专题数据,建设旅游“一张图”辅助决策系统,采用网页、移动和大屏展示等方式,实现旅游项目综合展示、辅助选址、推进指引和跟踪监测,为旅游资源规划及旅游项目管理提供更科学化、合理化的决策支持,创新旅游服务模式和延伸产业链,推动培育和打造特色旅游产业形态。

基于知识图谱的核电厂安全审评辅助决策系统设计与工程小样实现

为了响应国家核安全监管体系和监管能力现代化的倡导,进一步提升核电厂安全审评的质量和效率,生态环境部核与辐射安全中心开展了核电厂安全审评优化技术研究。围绕核安全审评业务流程,构建了整体优化业务架构和数据架构,设计了核电厂安全审评辅助决策系统;通过对核电厂严重事故审评专业特性研究,建立严重事故审评知识图谱并嵌入系统实现了工程小样开发。该系统可利用自然语言处理模型对审评相关报告进行解读,并基于所嵌入知识图谱对相应领域审评相关报告进行辅助分析。研究成果可为核电厂安全审评工作的开展提供技术支持。

基于BIM的电网工程项目前期辅助决策管理系统设计

为了保证电网工程项目的最佳规划效果,为决策者提供可行方案,设计基于建筑信息模型(BIM)的电网工程项目前期辅助决策管理系统。该系统由基础层、资源层、支撑层以及应用层组成。基础层提供系统运行的基础服务,资源层利用高速数据链挖掘算法挖掘电网工程项目BIM构建所需数据,支撑层将数据传送至应用层。建立电网工程项目BIM模型,进行可视化动态渲染,完成辅助决策管理系统设计。系统测试结果表明,所提出的系统数据融合效果好,模型应用效果好,数据处理效率高,满足电网工程项目前期辅助决策管理需求。

变电设备温度态势感知及辅助决策系统方案研究

【目的】为了提升变电设备运维管理的智能化水平,及时发现并预防因设备过热导致的故障风险,保障电网安全稳定运行,提出了变电设备温度态势感知及辅助决策方案。【方法】从感知层、理解层、预测层和辅助决策层4个方面展开研究。在感知层,利用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类算法分析多类温度数据的关联性。在理解层,通过BP神经网络构建历史数据传递模型,以处理历史数据缺失问题。在预测层,为应对非线性数据和噪声,设计了自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型与支持向量机(support vector machine,SVM)组合的温度预测模型。在辅助决策层,应用灰色关联度分析设备温度变化与故障风险之间的关系。【结果】基于所提方案的算例验证结果表明,该方案实现了对设备未来温度变化趋势的有效感知,并为设备缺陷判断提供了依据。【结论】所提方案通过多维度、深层次的温度数据分析,揭示了设备温度与故障风险之间潜在的关联关系,实现了对变电设备运行趋势的预判,为变电设备运行方式优化以及制定设备检修计划提供参考。

个体化给药辅助决策系统JPKD对肾移植受者他克莫司血药浓度预测能力评估

目的分析个体化给药辅助决策系统Java PK®for Desktop(JPKD)对肾移植受者他克莫司血药浓度的预测能力及影响因素。方法收集149例肾移植术后早期受者他克莫司血药浓度监测数据,使用JPKD预测他克莫司剂量调整后的血药谷浓度,计算实测浓度与预测浓度之间的绝对值权重偏差和相对预测误差。使用单因素和多因素logistic回归分析影响绝对权重偏差的相关因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价影响因素对软件预测准确性的判断价值。结果收集149例患者266例次血药浓度数据,他克莫司血药浓度实测值为(6.5±3.0)ng/mL(1.1~16.6 ng/mL),JPKD进行计算的预测值为(5.6±2.5)ng/mL(1.4~14.4 ng/mL),计算结果的绝对权重偏差为28.38%,相对预测误差为−13.55%。单因素分析显示性别、白蛋白、红细胞比容变化、细胞色素P450(CYP)3A5*3基因型、C3435T基因型与预测结果不准确有关。多因素logistic回归分析显示CYP3A5*3基因型为AA、红细胞比容变化是影响JPKD预测他克莫司血药浓度准确性的独立危险因素。ROC曲线分析显示,红细胞比容变化>2.25%时,软件预测不准确的风险增加。结论JPKD用于预测肾移植受者他克莫司血药浓度具有一定的准确性,可以提高血药浓度的达标率,但CYP3A5*3基因型、红细胞比容变化会影响预测的准确性。