Preliminary build and application of a data analysis platform for coiled tubing steel strips

To solve the problems in the quality control and improvement of coiled tubing steel strips production, such as scattered and inefficient production data, difficult performance fluctuation factor analysis, complex multivariate statistical analysis, and low accuracy and difficulty in mechanical property prediction, an industrial data analysis platform for coiled tubing steel strips production has been preliminarily developed.As the premise and foundation of analysis, industrial data collection, storage, and utilization are realized by using multiple big data technologies.With Django as the agile development framework, data visualization and comprehensive analyses are achieved.The platform has functions including overview survey, stability analysis, comprehensive analysis(such as exploratory data analysis, correlation analysis, and multivariate statistics),precise steel strength prediction, and skin-passing process recommendation.The platform is helpful for production overviewing and prompt responding, laying a foundation for an in-depth understanding of product characteristics and improving product performance stability.

现代农业产业园大数据平台建设初探——以福建省漳平市茶·花产业大数据平台为例

农业大数据是发展智慧农业、促进农业现代化发展的重要基础,需要产业链类型的“条数据”和以县域、农业园区等为载体的“块数据”有机耦合。国家现代农业产业园是农业大数据平台建设的重要园区载体之一。本文以漳平市现代农业产业园“茶·花”大数据平台建设项目为对象,通过分析该产业园的花卉、茶叶主导产业存在的问题,结合平台用户的需求分析,提出平台的功能定位、总体框架和主要应用服务功能。该平台围绕漳平现代农业产业园的茶叶和花卉主导产业,以组织化、标准化、品牌化、信息化、产业化为发展方向,面向政府部门和生产经营主体,建设应用管理平台和相应的运营服务支撑、数据库、展示与服务终端,具有数据集成、产业分析、应用服务和展示示范等功能,具体包括茶园的数字认证、生产加工标准化管理、土壤养分管理、主导产业综合管理、质量安全追溯、经营主体信用管理和决策驾驶舱等。论文同时总结、提出注重大数据资源体系构建、数据的应用和价值挖掘、留好用于未来功能拓展的数据和应用服务接口,以及人才队伍建设等实施建议。该平台的建设能够促进漳平现代农业产业园的产业基础数据的集成和产业链条的信息化管理,有利于实现打通产业发展堵点、补齐产业链短板、畅通供应链渠道等多重目标。

基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统研究与开发

基于海量运维数据的风险预测和风险防控是铁路数据中心实现智能运维的基础性工作。围绕铁路数据中心智能运维需求,研究智能分析方法,依托铁路数据服务平台的大数据存储和数据共享服务能力,使用平台提供的数据预处理及模型训练、模型部署等工具,建立容量趋势预测、基于日志分析的风险预测、运行异常预测、施工风险预测等不同运维场景风险预测模型,完成模型训练、调优和测试,最后将通过实验验证的模型进行发布和上线更新。建立基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统,可以通过运维经验积累来改进评估指标和预测模型,提高风险预测的准确性及风险处置的有效性,帮助运维人员快速聚焦主要问题,有利于保障铁路数据中心长期安全稳定运行,夯实铁路运输生产安全的基础。

基于SpringBoot的农业大数据一站式分析预测平台的设计与实现

在互联网技术高速发展的今天,个体农户只靠线下生产与销售越来越难以生存,然而在这样的背景下,完善的、人性化的平台系统尚未设计并推向市场。该系统致力于打造一个农业大数据一站式分析预测平台。平台的主要的线上业务为农市动态、成本预测、盈利预测、灾害预测等,相关信息分析供给农户参考,在综合考虑多方面因素后,系统采用SpringBoot+MyBatis+Shrio框架来构建平台。平台的特色在于:针对我国农产品存在滞销和农业创新发展的要求,运用日趋完善的数据信息和当下基础的农业信息化建设;面向农户,页面简洁,操作方便快捷,一切从用户体验出发。

基于精细农业的大数据应用平台构建研究

本文阐述了农业大数据的概念与特点及存在问题,然后针对用户对农业大数据平台应用服务的需求,设计了面向精细农业的数据分析平台,并详细介绍了数据平台的架构和功能服务。

基于农业大数据的应用策略及平台构建

文章通过对农业大数据及其在农产品销售中的作用的分析,探讨农业大数据在助力农产品营销、提升农产品电子销售运输,创新农业营销活动,提高使用者业务能力等方面的应用效果,以期为未来农业发展有所贡献。

基于商业生态系统的智能生鲜物流配送平台研究

文中针对目前生鲜农产品流通存在的一系列问题,运用物联网等智能集成技术,基于生鲜农产品商业生态系统和配送模式,构建了生鲜农产品智能配送平台,并分析了该平台特点及其功能模块。

农业大数据应用体系架构和平台建设

农业数据具有容量大、关联性强、复杂多变等特点。大数据技术能从庞大的数据集合中寻找、挖掘有价值的数据和知识。推动大数据技术在农业领域的实践和应用,对把握农业信息内在联系和规律意义重大。首先阐述了大数据的基本内涵和农业大数据概念与特点;然后从服务、管理、应用、技术、资源5个关键环节分析设计了农业大数据SMART应用体系架构,重点分析了构建体系的关键技术、重点资源与主要应用领域;最后在此基础上,设计了一个农业大数据智能分析平台,并详细分析了平台的总体架构、功能设计及技术实现。

内蒙古农业领域大数据应用体系建设刍议

介绍了国内外农业领域大数据的研究现状和关键技术,分析了内蒙古地区农业大数据应用实例,探讨了大数据的市场发展趋势,重点阐述了内蒙古农业领域大数据应用体系建设的实施意义及其带来的各方面效益,以期为有效促进内蒙古传统农业向现代农业转变提供理论参考。

农业大数据在智慧农业中的应用

针对目前西北地区智慧农业的发展趋势,分析了当今智慧农业发展存在的问题,提出了有效地使用大数据、使智慧农业更加智能的发展对策。

基于大数据平台和并行随机森林算法的能耗预测模型优化

利用Hadoop,Spark,Hbase等构建分布式大数据分析平台,在此基础上通过数据采集和预处理获得健康的数据集,建立并行随机森林算法的能耗回归预测模型,全面分析和比较基于随机森林预测模型的输入与模型参数、输出之间的关系。重点比较分析了决策树数量、决策树深度、最大分裂数等参数对训练模型精度、运行时效、复杂度的影响,得到该预测模型的最优化参数,实现供电煤耗的精准预测与软测量计算。

基于Hadoop的煤矿区煤层气开发利用大数据平台设计

我国煤矿区煤层气开发利用快速发展,积累了大量的数据信息。随着大数据时代的到来,如何从海量数据中,挖掘有价值的信息,支撑煤层气开发利用宏观布局,成为迫切需要解决的问题。针对Hadoop大数据的关键技术和架构进行阐述,结合煤矿区煤层气实际情况,设计了煤矿区煤层气开发利用大数据平台的系统架构和主要功能,为下一步平台搭建和系统开发工作奠定基础。