一种面向电力调控云的高效运维方法

随着云计算、大数据、人工智能等IT新技术的不断发展,依托其构建的电力调控云规模不断扩大,相应的电力调控云应用服务数量也随之成倍增加,使得它们电力调控云的运维复杂度加大,运维任务量加重,基于人工的运维模式效率低下、出错率较高。持续集成、持续部署(CI/CD)平台可对电力调控云进行高效、精准的自动化维护。通过引入一种面向电力调控云的高效运维方法,执行完成电力调控云产品的自动化构建、版本控制、批量部署等运维任务。最后通过对电力调控云平台的仿真实验,验证了该方法可以减轻运维任务量,提升工作效率。     

基于非盲去模糊算法的图像复原

在图像复原中,对降质图像失真的点扩散函数求逆是研究难点之一。现根据先验概率将贝叶斯理论的函数关系化,提出遗传算法的种群繁殖模型,通过逐步演化来执行变换、调整和集成。同时,为了获取更高效的效果,构建Jenkins持续集成平台进行集成和测试模型参数。最后,从决策支持系统的角度阐述整个系统的框架。     

Box—Jenkins预测系统

本文介绍了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测系统的数学模型、预测步骤及系统特点。     

Box-Jenkins模型偏差补偿方法与其他辨识方法的比较

对于存在相关噪声干扰的Box—Jenkins系统,本文借助于偏差补偿原理,推导了一个偏差补偿最小二乘(BCLS)辨识方法;理论分析说明BCLS方法能够给出系统模型参数的无偏估计,并将提出的方法与递推增广最小二乘算法和递推广义增广最小二乘算法进行了比较研究;用仿真试验分析了这些算法的各自特点和适用范围。     

基于Jenkins构建持续集成系统

利用Jenkins搭建公司内部持续集成系统,在大规模软件开发过程中起到及时有效的测试,从而提前发现问题,保障软件质量。     

炼铁生产入炉焦比及其影响因素的Box-Jenkins预测

介绍了炼铁厂入炉焦比及其影响因素时间序列的Box-Jenkins预测方法，对变化迅速、复杂的时间序列的预测提供了一种方法，该方法与现有预测方法相比，具有精度高的特点。     

观测分析中的回归-时序列模型

大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声。考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合，先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析，再对回归残差作时序列建模处理，实例采用Box-Jenkins法和自由相关、偏自相关函数及AIC准则进行模型识别，建立时序列模型，应用示例的计算表明，这样获得的回归-时序列模型能很好拟合实测数据，提高精度，误差序列也符合白噪声要求。     

配电网监控系统的自动化部署和测试方案设计

在新型配电网监控系统开发及优化升级过程中,项目模块及数量日益增多,系统集成交付过程变得复杂,重复测试工作不断增多。为此,针对配电网监控系统持续集成及测试问题,提出了一种基于Jenkins及Ansible的持续集成和可视化自动化测试协同工作方案。实践显示该方案有效提升了配电网监控系统工程交付效率,显著减小了工程部署和软件测试人员的工作量和出错率,对配电网监控系统的开发及优化提升效果显著。     

基于MVC+MSSQL+EF的软件平台接口管理系统的设计与实现

当前在不少软件平台系统的开发中,开发、调试、测试和交付都是以接口为基础进行交互,同时以接口为单位划分责任人、代码审查、考核员工绩效,因此接口数据的统计、呈现和管理尤为重要。大多企业的软件平台接口管理的现状:不同平台、版本和部门接口数据不能及时同步因而数据不完整,接口设计、实现、审查、测试和交付比较独立因而数据不一致、不可靠,多个系统接口数据零散且前台不可配置,因而后期统计整理和维护量大。针对这一需求和现状,基于MVC+MSSQL+EF架构采用敏捷开发方式,结合SVN、Phabricator、Robocopy和Jenkins机制跟踪审查代码、自动同步数据和实时发布新版本。本文对系统的整体框架、实体类模型设计、可动态配置的前台、MVC+MSSQL+EF架构在系统中的应用和关键技术进行重点描述。本系统目前已应用于上海某通信公司RRU、BBU等部门,实际应用证明本系统具有跨部门、跨平台、可配置、高效、安全和可靠的特点。