基于灰关联分析法和多元线性回归模型的有轨电车能耗预测

针对传统的有轨电车能耗预测模型缺少对能耗影响因素进行显著性量化分析的问题,提出灰关联分析法和多元线性回归模型相结合的有轨电车能耗预测方法。首先通过有轨电车动力学模型分析有轨电车能耗影响因素,然后利用灰关联分析法计算这些影响因素的关联度,最后选取关联度较大的因素作为模型输入变量,根据多元线性回归模型建立有轨电车能耗预测模型。经实验验证,新建模型的平均预测误差为2. 29%,相比已有文献中提出的回归模型其预测误差更小。因此,该能耗预测模型能够更好地反映有轨电车能耗变化趋势。     

基于数据挖掘技术的建筑能耗分析集成方法

传统的建筑能耗监测方法难以有效地发现能耗数据特点以及能耗数据之间的潜在关系,对异常能耗数据的判断缺乏准确性。针对上述问题,提出基于多种数据挖掘方法的建筑能耗分析集成方法。通过优选分类、离群点分析、关联分析,以及预测等数据挖掘相关算法,新集成方法挖掘蕴含在建筑能耗数据中有价值的知识,实现能耗模式分类、能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素、能耗预测,提供建筑节能辅助决策。通过美国国家再生能源实验室研究支持机构使用的建筑能耗数据集,验证了新集成方法的可行性和有效性。     

数据仓库在城市公共建筑能耗管理中的应用

当前众多城市公共建筑能耗监测系统中已收集了大量的建筑能耗数据。针对这些数据源存在的各自独立而且分散,不能够提供全局的数据分析环境,不能够有效支持建筑能耗的评估与建筑节能的研究等问题,提出将数据仓库技术应用于城市公共建筑能耗监管系统的解决方法。通过对建筑能耗监测系统的研究,以及对建筑能耗管理的应用需求的调研,建立城市级公共建筑能耗数据仓库的多维数据模型,对主题设计、指标设计和维度模型设计进行了探讨,并在实验阶段已成功构建了某高校公共建筑能耗数据仓库的实例。实验结果表明,该方法能够有效地为建筑能耗的管理与决策提供良好的数据分析环境。     

多源异构灰数据背景下的贝叶斯迭代优化控制图模型

在统计过程控制中,为了利用专家信息减少不确定性,并在控制图模型中将不同属性的专家先验信息结合起来综合利用,提出一种新的广义标准灰数概念,将不同属性的专家信息结合在同一个空间上,用统一架构进行表征,并提出新的运算法则来计算这些多源异构的专家灰信息.结合经典贝叶斯理论,在灰数据背景下对统计质量控制图模型进行参数估计,并利用累积样本信息对参数进行迭代优化,使灰色区域不断收敛,降低不确定性.实例分析结果表明,这种灰贝叶斯迭代优化模型可以在小样本贫信息的情况下减少监测数据的异常波动,更准确地利用专家信息进行预警,并在样本累积过程中逐步偏重于实际数据,得到符合新样本信息的参数.     

利用回归分析预测(蒸汽)产量和控制能耗——基于EXCEL的统计应用

运用EXCEL的数据分析工具对蒸汽产量与能耗量进行线性回归分析,据此计算出与给定耗气量相对应的锅炉热负荷(即蒸汽产量)应取值的区间。通过对锅炉热负荷(即蒸汽产量)取值区间的预测,达到控制锅炉能耗,及时发现异常,降低生产成本之目的。     

基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法

针对建筑能耗数据无法有效利用这一问题,提出利用Hadoop分布式架构,结合建筑基本信息对公共建筑能耗数据进行数据挖掘的方法.对基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘系统进行了初步设计,并对系统的基本架构和各模块的功能进行了设计和说明.同时,对Apriori算法和C4.5算法实现MapReduce分布式设计.以山东省100栋办公建筑制冷期的空调系统耗电量为例进行实验分析,得到6类建筑信息属性对空调系统能耗的影响规律,并生成空调系统耗电量判定树,可判别建筑空调系统耗电量等级,并对样本建筑的节能改造提供具有针对性的建议.     

流计算与内存计算架构下的运营状态监测分析

为满足对电网实时运营状态分析过程中对用户实时用电量数据等大规模实时数据进行实时分析处理的需求,实现对电网运营决策提供快速准确的数据分析支持,提出一种流计算与内存计算相结合的大规模数据分析处理的系统架构。将经过时间窗划分的用户实时用电量数据进行离散傅里叶变换（DFT）,实现对异常用电行为评价指标的构建;将基于抽样统计分析构造出的用户用电行为特征,采用K-Means聚类算法实现对用户用电行为类别的划分。从实际业务系统中抽取实验数据,验证了提出的异常用电行为和用户用电分析评价指标的准确性。同时,在实验数据集上与传统的数据处理策略进行对比,实验结果表明流计算与内存计算相结合的系统架构在大规模数据分析处理方面更具优势。     

浅析地铁综合监控系统引领城市轨道交通综合能耗管理变革

充分利用城市轨道交通综合监控系统跨专业平台,监控信息庞大的特点,着重数据采集、统计和综合分析各种地铁设备能耗数据,结合行业内最新物理设备节能技术,打破各专业单独管理模式,为城市轨道交通运营方面提供更加信息化、综合化、精细化的能耗管理方案,对未来长期运营节约能源和成本具有重要的意义。     

基于攻击图与报警相似性的混合报警关联模型

为了揭示入侵检测系统所生成的报警数据之间的关联关系和重构入侵攻击场景,提出了一种基于攻击图与报警数据相似性分析的混合报警关联模型。该模型结合攻击图和报警数据分析的优点,首先根据入侵攻击的先验知识定义初始攻击图,描述报警数据间的因果关联关系,再利用报警数据的相似性分析修正初始攻击图的部分缺陷,进而实现报警关联。实验结果表明,混合关联模型能够较好地恢复攻击场景,并能够完全修复攻击图中单个攻击步骤的缺失。     

基于攻击图与报警相似性的混合报警关联模型

为了揭示入侵检测系统所生成的报警数据之间的关联关系和重构入侵攻击场景,提出了一种基于攻击图与报警数据相似性分析的混合报警关联模型。该模型结合攻击图和报警数据分析的优点,首先根据入侵攻击的先验知识定义初始攻击图,描述报警数据间的因果关联关系,再利用报警数据的相似性分析修正初始攻击图的部分缺陷,进而实现报警关联。实验结果表明,混合关联模型能够较好地恢复攻击场景,并能够完全修复攻击图中单个攻击步骤的缺失。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。