校园一卡通消费行为的研究与分析

项目通过R语言对校园卡消费信息记录的数据分析,提取统计量得到个人消费特征;依据消费特征和HCO算法建立预测校园内各消费点实时消费人数及工作人员分配模型。通过ARIMA模型预测消费特征,建立校园卡防盗刷模型和“余额–转账”模型,并进一步通过支持向量机和Apirori算法建立贫困生助学金、贷款项目审核分发模型。充分利用校园卡消费大数据,通过数学技术系统全面分析,构建各种为经济、安全服务的数学模型,提高了学生的生活质量并且产生一定的经济效益。

基于可视化技术的电力系统多源协同优化调度研究

大容量可再生能源并网使得电网的稳定性和兼容性以及安全性受到较大影响,因此电力系统多源协同调度优化问题变得尤为重要。基于可视化技术,通过一种基于多目标遗传粒子群计算的多源互补分层协同优化(HCOS)调度方法对电力数据进行预处理、存储和显示,能够更加直观地了解电力系统多元化的具体运行情况,快速发现问题,分析和处理问题。实现了风光储新能源整体出力大,节约了整体发电成本,提高了电力系统的经济性和安全性。并通过建立相关约束来使得电力系统安全、稳定、高效运行。