智慧灌溉大数据管理平台设计与应用

以粗放型为主的漫灌方式浪费水资源,探索高效节水农业灌溉意义重大。本研究研制了集数据采集、数据管理、数据可视化、分析决策和远程管理为一体的智慧灌溉大数据管理平台,旨在以数字化管理与智能化控制方式提升水资源利用效率。平台利用嵌入式、物联网、互联网、3S(GIS、GPS、RS)等技术,采取“1+1+N”的设计模式,构建作物需水预报模型与灌溉决策模型,基于B/S构架和Java语言,设计了1个灌溉数据中心、1个灌溉数据管理系统、4个应用系统,打造了智慧灌溉大数据管理平台。平台在河北、河南、山东、江苏等地区设有多个示范基地,汇聚了8个科研小组、24个试验基地的有关多种作物的生长、灌溉、气象、土壤等数据,平均采集数据18829条/天,帮助管理人员摸清家底;集成了多个团队的软件系统和62套物联网设备,及时、定量地呈现了农作物生长状况及环境状态,实现了农作区动态监测,助力生产决策;生成农作物需水预报和灌溉决策方案,完成了远程灌溉目标,并且经过实地试验,验证了自动灌溉的有效性,将灌溉水有效利用系数最高提升了31%以上;形成了大田产业、温室中心、数字科研和区域灌溉等不同专题可视化布局,满足多种农业场景应用需求。为农业生产和跨区域管理提供了便捷工具,为农业灌溉数字化系统搭建和应用提供了参考。

基于CNN-LSTM算法的气井产量预测研究

气井产量预测对合理评价气井产能和制定合理的排采制度具有重要意义。基于经验模型的产量预测方式,在使用条件和环境上具有较大的局限性。论文提出一种基于CNN和LSTM的融合算法,从数据角度出发,预测气井产量。通过CNN算法提取数据空间特征,用LSTM算法提取数据的时间特征,同时,基于机理模型分析气井产量与生产参数的关系,对特征参数进行预处理,提高算法的准确率。实验结果表明,与传统的CNN算法、LSTM算法相比,具有较好的预测效果,预测日产气量与实际日产气量之间误差小于5%。

融合知识图谱的矿产资源定量预测

大数据和人工智能极大地促进了矿产勘查的发展,创新了矿产预测研究范式,提升了地质找矿大数据的挖掘与集成能力。在资源定量预测领域,知识-数据联合驱动的综合信息智能预测已逐渐成为行业共识,如何实现数据和知识联合驱动是目前亟待解决的问题。知识图谱可以整合多源、异构的地质找矿大数据,其中蕴含的知识和规则在驱动地球科学领域的知识发现方面具有重要的发展潜力。本文针对大数据和人工智能时代对资源定量预测智能化和自动化的需求,结合知识图谱相关技术的特点,探讨融合知识图谱技术的矿产资源定量预测智能化和自动化的可行性和技术方法路线。重点剖析面向矿产预测的成矿-勘查系统多时序全要素知识图谱构建和基于知识图谱从“求同”和“求异”的角度建立找矿预测模型,知识图谱中的知识嵌入到地物化遥异常信息提取的方法,以及融合知识图谱的资源定量预测工作的机遇和挑战。拟希望将知识图谱中知识表达和推理融入到矿产资源定量预测技术方法流程中,协助地质专家来确定矿产预测模型,提高矿产预测的自动化和智能化。

多源数据驱动的主控式创新框架

为了解决设计知识和单源数据驱动的传统需求挖掘方法过于依赖设计经验、需求挖掘不全面、缺乏需求预测等问题,提出新的主控式创新框架.以非结构化文本数据为对象,从用户角度对需求进行特征提取及分类;以产品运行大数据为对象,从产品角度挖掘用户需求;运用需求预测理论对未来产品隐性需求进行预测,构建数据驱动的主控式创新矩阵.相较于知识驱动为主的传统市场调研和单源数据的需求挖掘方法,所提框架显性需求挖掘更为客观全面,兼顾未来隐性需求挖掘.以某智能制造企业的迷你打印机为案例,验证了所提框架的有效性.

智能决策模型在儿科临床营养教学中的运用

近年来,临床营养治疗已经逐渐成为各类疾病不可缺少的一线治疗手段。然而长期以来,由于学科发展明显滞后于临床需求,培养临床营养人才较为困难。由于疾病谱、治疗手段等与成人有较大区别,儿科临床营养教育更是长期面临教学师资缺乏、教学难度大、教学与实践脱节、学生主动学习能力不足等诸多难以克服的问题。在大数据时代及人工智能的快速发展背景下,通过智能化教育的手段克服上诸多困难逐渐成为可能。在前期挖掘好大数据及搭建好智能化平台的基础上,儿科临床营养教师把真实的临床情景置入智能化平台,学生可以通过平台进行模拟营养干预并预测干预效果,之后亦可根据智能体对营养支持的效果反馈,不断优化、迭代营养方案,最终实现精准化儿科临床营养决策,达到提高儿科临床营养技能的最终目的。

智能技术在油气储运中的应用与展望

在当今数字化时代,智能化技术的飞速发展正在深刻改变各行各业的运营方式,文章深入探讨了智能化技术在油气储运领域的具体应用和前景。首先,介绍了智能化技术的概念和发展历程,强调其在不同行业中的普遍应用。其次,详细探讨了油气储运中智能监测、检修机器人技术、大数据分析与预测、人工智能优化运营等方面的应用,阐述了这些技术在提高运营效率、降低成本、提高可靠性等方面的关键作用。最后,展望了智能化在未来油气储运中的发展趋势,包括技术的融合与拓展、精准化管理与可持续发展、自主化机器人技术的应用。

基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型

为了精准预测配电网负荷,为电力系统调度运行提供科学依据,设计基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型,分析影响配电网负荷因素,依据分析结果采集历史配电网全域数据集,对数据集实施预处理,建立训练样本集,长短期记忆神经网络根据训练集建立配电网负荷智能预测模型,最后结果表明,该模型的配电网负荷预测结果与历史实际负荷几乎吻合,预测性能稳定,预测结果精准可靠,可有效保障电力系统的精准调度运行。

海洋大数据分析预报技术研发

为了使海洋大数据分析预报技术满足海洋深度开发和海洋保护的需求,文章对海洋大数据分析预报面临的问题展开分析,包括低质性问题、碎片化问题和隐匿性问题。结合问题研发海洋大数据挖掘与预测技术、表层海洋动力环境要素大数据分析技术、海洋动力环境要素三维结构大数据分析技术,让海洋大数据技术得到更好的发展,为海洋强国和生态文明建设提供有力支持。

基于流计算和大数据平台的实时交通流预测

目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。

基于大数据的物资需求预测与采购决策模型研究

本文首先分析了物资需求预测的现状和挑战;然后提出了基于大数据的物资需求预测模型的优化与验证方法,包括模型框架选择、优化和性能评估等;接着构建了基于预测结果的优化物资采购决策模型,并通过模拟实验验证了其效果;最后提出了保障性措施,包括数字化环境保障、专业模型架构人才保障和制度保障,以确保物资需求预测与采购决策模型的有效发挥。

面向工程应用的大数据技术实践教学探索

针对传统大数据类课程教学过于理论化问题,面向工程应用探索了以实践为基础的教学方法。通过引入“基于边缘计算的微动勘探横波速度结构即时成像系统”工程项目实践案例,以问题导向-探究-成果导向(PIO)的综合学习方式,引导学生参与负载大数据采集与预处理、负载动态变化规律探讨、负载预测及计算资源分配等关键环节,培养工程应用能力。研究结果表明,工程项目驱动的大数据类课程教学改革能够培养适应工程应用需求的专业人才,有效提升学生的实践能力和问题解决能力。

基于粒子群算法的电力负荷预测

针对传统电力负荷预测中存在的对非线性关系的不适应问题,提出了基于Levy飞行策略的改进粒子群优化算法。即利用离散化方式优化原始数据集,经数据挖掘得出3个关键性参数,接着通过引入Levy飞行策略,该算法可在优化过程中更灵活地调整粒子位置,有效提高了电力负荷预测的准确性和全局搜索性能。并通过实验证实了LPSO算法的优越性,为电力系统运营提供了更可靠的预测工具。

基于大数据技术的用电负荷预测与调度算法分析

阐述用电负荷预测与调度控制中的问题及原因,提出优化对策,包括提高电力负荷预测准确性、智能化调度决策支持、提升数据处理和分析能力。实验验证算法在多个数据集上的预测精度和稳定性。

大数据驱动下的旅游物流优化策略研究

本文深入探讨了大数据在旅游物流优化中的应用和潜力。通过分析两个实际案例--Ctrip和Tuniu,本研究揭示了大数据在需求预测、库存管理和个性化服务等方面的价值,以及实施过程中可能遇到的挑战。文中还提出了一系列基于大数据的旅游物流优化策略,包括数据驱动的需求预测、库存管理和个性化服务,并讨论了这些策略的实施挑战和预期效果。本研究为旅游公司和物流业务提供者提供了宝贵的理论参考和实践指导。

大数据技术在智能用电负荷预测与优化控制中的应用

传统负荷预测和控制方法受限于数据采集与分析手段,无法满足现代电网的复杂性和实时性需求。而大数据技术的发展为智能用电负荷预测和优化控制提供了新的解决方案和应用途径。文章旨在探索大数据技术在智能用电负荷预测与优化控制中的应用,建立大数据智能用电负荷检测框架,并分析用电负荷特征,包括负荷特征获取和负荷特征选择标准。同时,提出一种基于大数据技术的负荷预测模型。通过学习和分析历史数据,模型能够准确预测未来的用电负荷情况。最后,通过实验分析验证该模型的有效性。实验结果表明,大数据技术在智能用电负荷预测和优化控制中具有良好的应用效果。

基于电网大数据的智能配网规划研究

智能配网规划已成为我国电网发展的重要任务。以电网大数据为依托,开展智能配网规划研究,旨在提高配网规划的效率和质量。文章介绍了电网大数据的特点和应用,分析了智能配网规划的现状及存在的问题,提出了基于电网大数据的智能配网规划优化策略,对智能配网规划的应用前景进行了展望。

基于WT-CNN-LSTM混合神经网络的电力系统负荷预测模型

随着电力在我国能源占比中的持续提升,电力预测在现代能源管理中具有不可替代的作用。由于电力结构的多元化以及影响因素的复杂化,传统的预测模型在电力负荷预测中存在局限性。本文结合小波变换(WT)与神经网络CNN-LSTM,将WT-CNN-LSTM混合神经网络应用于电力系统的负荷预测,并与传统机器学习模型、时间序列预测模型进行对比,结果表明WT-CNN-LSTM神经网络在电力负荷预测上具有更高的准确性,能够为电力系统运行和规划提供参考依据。

基于大数据的电力调度决策支持系统研究

电力系统的复杂性和不确定性增加导致传统的电力调度方式难以满足现代电力系统的需求。因此,文章探讨基于大数据的电力调度决策支持系统和大数据技术在电力调度中的应用。该平台融合人工智能技术和改进方案增强电能分配的系统性、精确度与自动化程度,实现对电力负荷预测、发电计划优化、故障诊断与恢复等关键环节的支持。实证研究揭示基于海量数据分析的电力监控决策辅助系统,可以有效增强电力传输网的操作效能和稳定性。

森林草原火灾遥感监测预警技术及示范应用

提升森林草原火灾综合防控与应急响应的能力,达到减少森林草原火灾发生和火情快速动态监测的目的,关键在于发展基于卫星遥感、地理空间信息、计算机、林火生态等多学科交叉融合的火灾监测预警信息化、智能化理论与方法。基于可燃物遥感定量反演和时空大数据挖掘等方法,构建灾前-灾时-灾后的森林草原火灾遥感监测预警技术体系,包括“可燃物-气象-地形”多源时空大数据协同的森林草原火险预报预警技术、多源卫星数据协同的高精度火点快速检测技术和灾情精准评估技术。针对我国西南地区实际业务需求,定制化研发森林草原火灾监测预警系统,集成火灾监测预警关键理论与技术,实现灾前早期风险预警、灾时近实时监测、灾后灾情精准评估等功能。该系统可为森林草原火灾监测预警提供便捷、高效的动态信息服务,其应用成效显著,具有大范围推广应用的潜力。

大数据背景下基于BP神经网络的跨境电商皮革服装销量预测

为提高大数据背景下跨境电商皮革服装销量预测的精度,本文提出一种基于BP神经网络模型的预测方法。方法以BP神经网络为基础预测模型,通过采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值阈值与网络结构,克服BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。采用遗传算法优化的BP神经网络构建预测模型,用于跨境电商皮革服装销量预测,提高了皮革服装销量预测的精度。仿真结果表明,相较于改进前的标准BP神经网络与ARMA模型、Grey Model模型和改进Grey Model模型,所提的遗传算法改进BP神经网络模型的平均绝对误差、平方和误差、均方误差更小,更能反映真实的跨境电商皮革服装销售趋势,具有一定的实际应用价值。