供电服务督检现场检查仪优化设计研究

针对传统供电服务督检现场检查仪优化方法缺少对数据的分类融合处理,导致方法准确性较差的问题,提出基于大数据信息融合和物联网组网节点的供电服务督检现场检查仪优化设计,采用传感器融合识别方法,实现供电服务督检现场检查仪的大数据采集,通过对采集大数据的关联规则特征挖掘和信息识别,提取检查信息的关联特征量,采用物联网技术实现信息的分类检测和信息融合处理,基于嵌入式的物联网组网技术设计供电服务督检现场检查系统,结合模糊控制方法,实现供电服务督检现场检查仪优化设计,提高供电服务督检现场检查的自动化水平。仿真测试结果表明,采用该方法能有效检测到电压或电流谐波含量,检测有效性为97.65%,证明所提方法供电服务督检现场检查的智能性较好,能够应用在供电服务督检现场检查仪中,更好地实现供电服务督检现场检查仪的优化。     

协同决策起飞排序系统

为弥补目前国内民航空中交通运输自动化系统相对缺失的状态,实现空中交通运输参与部门协同决策航班数据,完成自动化航班起飞排序,协助管制员进行起飞调度决策,提出了协同决策起飞排序系统的总体框架.阐述了该系统的工作流程、核心模块结构设计、航班起飞约束条件和自动化起飞排序调度算法.根据用户角色职责制定用户权限,参与信息共享和航班数据协同决策.设计基于滚动时域方法的航班起飞协调调度算法,加以尾流和空中流量控制等安全约束,得到优化的待起飞航班序列,并采用时隙表方式直观的将航班序列展示给用户.最后,介绍了该系统的实际运行状况,结果表明,系统可以完成多用户协同决策、实现航班起飞管理自动化、为管制员决策提供依据.     

VBA技术对电子信息自动归档率影响建模研究

为了提高电子信息自动归档能力,提出基于VBA技术的电子信息自动归档率影响建模方法。构建电子信息自动归档的网格聚类模型,进行电子信息自动归档的分类模型设计,提取电子信息自动归档的属性特征集,根据电子信息的语义相关性属性进行自动分类,采用联合相关性检测方法进行电子信息归档的统计分析,构建电子信息自动归档的大数据分类识别模型,实现电子信息自动归档的模糊聚类处理,对提取的电子信息归档大数据的关联特征集进行分类融合,实现电子信息归档率优化,实现电子信息自动归档率影响建模优化。仿真结果得知,采用该方法进行电子信息自动归档的分类性较好,查全查准率较高,提高了电子信息的自动归档和管理能力。     

基于HL7和RFID技术的移动护理信息管理系统

为了实现医院护理的智能化信息管理，提出并设计了一种基于HL7和RFID技术的移动护理信息采集系统。首先对系统总体结构进行设计，采用RFID标签识别技术构建移动护理信息管理系统的数据信息采集模型，根据对移动护理信息管理的大数据信息融合结果，结合HL7数据总线传输协议实现移动护理信息管理的信息化传输和调度，构建移动护理信息管理系统的总线传输和交叉编译模型，采用嵌入式ARM寻址技术进行移动护理信息管理的集成控制信息传输。结合物联网组网控制协议，实现移动护理信息管理系统集成网络控制。测试结果表明，所设计的移动护理信息管理系统输出稳定性较好，信息交互能力较强。     

基于类决策树分类的特征层融合识别算法

针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点, 基于决策树分类算法的思想, 创建类决策树的概念, 提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法. 所给出的算法无需训练样本, 采用边构造边分类的方式, 选取信 息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类, 实现了对目标的识别. 该算法能够处理含有空缺值的量测数据, 充分利用量测数据的特征信息. 仿真实验结果表明, 类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.

     

电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度

随着新型发电、直流输电、电能存储等技术的发展,新能源发电、电动汽车等柔性负荷以及可充放电的储能装置不断并入电网中,使得传统配电网架构发生了巨大变化.由于新型源网荷储存在较大的不稳定性,给配电网调度带来了巨大挑战,尤其是难以控制调度的额外电损.借助泛在电力物联网的建设,可实现对源网荷储的实时信息采集与分析,为实时数据驱动的源网荷储协同调度提供了契机.配电网中的源网荷储协同具有天然的分布式特性,因此可以利用电力物联网的感知能力构建一个分布式状态实时感知系统,使得协同调度具有更高的调度精度.文中分析了泛在电力物联网背景下的配电网架构,对分布式环境下的源网荷储及其交互方式进行了建模,并据此提出了一种电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度机制,明确了源网荷储各端的响应策略,实现了削峰填谷、降低调度损耗的目标.基于部分电网真实数据,设计了模拟验证实验,其结果验证了源网荷储协同调度机制的有效性.     

基于物联网和SOM算法的信息监控系统设计

在物联网环境下进行信息监控系统设计,实现对网络信息的监控和自适应采集,保障网络安全。针对采用传统的神经网络控制方法进行信息监控的数据挖掘准确性不好的问题,提出一种基于物联网和自组织映射SOM算法的信息监控系统设计方法,首先进行信息监控系统的总体设计和功能模块化分析,然后设计改进的SOM算法,应用在信息监控的数据挖掘和分类识别中,在程序加载模块中进行算法加载,最后在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行信息监控系统的软件设计和开发。系统仿真实验结果表明,采用该信息监控系统进行大型物联网的数据信息监控,对数据的准确挖掘和识别性能较好。     

基于边缘计算的电力物联网组网方案研究

根据边缘计算和组网平台技术,设计了一种电力物联网组网系统,能够完成电力物联网的智能自动组网,采用多通道采集技术对电力物联网数据进行信息采集和数据归纳,在边缘计算的基础上融入正交离散多小波变换算法,使系统能够快速判断数据,并进行组网.最后,通过对比验证分析列出三种不同组网方案的数据,从而直观看出本设计的优越性,通过列出的柱状图和描点图发现本研究的电力物联网组网方案延时时间更短,组网效率更高,证明了本设计方案的可行性.     

基于改进全卷积神经网络的医疗数据表面重建算法

为了实现对医疗数据的快速检测和分类识别,需要对医疗数据进行表面重建设计,首先,提出一种基于改进全卷积神经网络的医疗数据表面重建算法.采用无线射频识别技术进行医疗数据的大数据采样,对RFID采集的医疗数据进行信息融合处理,采用多元回归分析方法提取医疗数据的相关性统计特征量,然后,针对医疗数据中的冗余特征采用匹配滤波检测器进行冗余滤波处理,对提纯后的医疗数据采用相空间重构技术实现医疗数据重构,最后,对重构数据采用改进全卷积神经网络分类器进行分类识别,实现医疗数据的表面重建和自动识别.仿真结果表明,所提方法的医疗数据冗余特征处理效果较好,数据分类精度可高达90%以上,且医疗数据重建误差小,耗时少.     

智能矿山综合管控平台建设构思

为有效解决煤炭行业现有单系统单业务应用模式下信息孤岛严重、业务互联互通不足、数据价值挖掘利用差,现有物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术应用点单一、智能化赋能不足等问题,将新一代信息技术与煤矿安全、生产、运营管控业务进行深度融合,提出了智能矿山综合管控平台建设构思。该平台基于智能矿山基础信息平台,通过煤炭工业大数据中心对海量异构数据进行汇聚、治理、存储与分析,应用数据中台、技术中台及应用中台实现在同一平台的数据融合、协同控制、业务联动与决策分析;采用统一门户、统一数据及统一风格,搭建集中统一的生产调度协同管控、风险综合防控管理、决策分析综合管控、精准运维检测等智能化管控业务应用中心:生产调度协同管控应用中心应用煤矿安全生产协同技术实现矿领导、调度指挥中心、科室、区队及班组之间业务互联与分级调度,固定场所下的融合调度与协同控制;风险综合防控管理应用中心以煤矿安全风险防控为核心,实现全矿风险危害要素的全方位感知、实时监视、动态评估、异常联动处置,保障煤矿安全生产高效有序运行;决策分析综合管控应用中心应用时序数据挖掘分析技术实现安全、生产、运营等指标态势分析及预测,通过安全生产大数据看板及个人工作台进行安全、生产、运营状况的综合展示;精准运维检测应用中心以运行探针方式,实现平台运行过程的故障监测及异常跟踪处理。     

5G网络在智能交通中的应用发展趋势分析

Along with the advent of 5G era, China's transportation industry for intelligent development enters into the fast lane. Based on the integration of communication technology, Internet of things technology, big data technology, cloud computing technology, ar- tificial intelligence technology and so on, the whole process and all-round intelligent control are carried out in traffic construction, traffic management, road transportation, traffic service and so on, so as to ensure smooth and safe travel and to provide good servic- es to road, railway, civil aviation, water transportation and other transportation networks. It is the important feature of intelligent transportation in the 5G era. This paper analyses the trend of application and development of 5G network in intelligent transporta- tion, which is the research basis of perfecting transportation service and the scientific basis of promoting the intelligent and modern development of transportation in China.     

民航突发事件实体识别方法研究

针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。     

A decision support system for cooperative transportation planning: Design,implementation, and performance assessment

In this paper, we describe a decision support system for cooperative transportation planning in the German food industry where several manufacturing companies share their fleets to reduce transportation costs. Besides using vehicles of their fleets, there are different outsourcing options offered by logistics service providers, but these are much more expensive. The decision-making kernel of the decision support system is implemented as a multi-agent-system (MAS). The kernel provides a distributed hierarchical algorithm for cooperative transportation planning and an on-line data layer that contains all the information for decision making. We sketch the distributed hierarchical transportation planning algorithm and identity the required software agents. The MAS interacts via web services with a commercial tour planning system that persistently stores the resulting tour plans, orders, and customer data. Moreover, the tour planning system is used to offer graphical user interfaces to interact with the users. The data layer is updated by order and customer data from the ERP systems of the different manufacturing companies. We describe the architecture and the implementation of the MAS and the overall coupling framework. Furthermore, we discuss the simulation-based performance assessment of the resulting decision support system when the system is applied in a rolling horizon setting and present some computational results. The results demonstrate that the MAS approach is appropriate for the cooperative transportation planning domain.     

基于电子眼的应急物流运输路径自动规划研究

传统应急物流运输路径自动规划方法无法对灾区路况进行整体把握,导致规划的路径中出现道路损毁的情况,车辆无法到达,影响安全的同时,绕路延长运输时间。因此,设计一种基于电子眼的应急物流运输路径自动规划方法。首先确定电子眼的相关参数,设计其工作逻辑,完成传输图像视频的遍历检测,为路径规划提供参考,选择GIS系统中的栅格数据,作为路径规划的评估依据,最后建立应急物流路径规划模型,重点考虑的就是行车速度和时间,建立目标函数和约束函数,求解后得到应急物流运输路径自动规划的结果。通过算例仿真的实验结果,证明设计的规划方法得到的路径方案能够减少运输时间和信息量,验证了设计的路径自动规划方法具有一定的可靠性。     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

A delay-aware schedule method for distributed information fusion with elastic and inelastic traffic

Information fusion is an efficient way to detect the specified events and extract useful information, especially in the context of big data. As a large-scale data-gathering system, Internet of Things (IoT) has the traffic with the mixed timing characteristics. The real-time observations with various delay constraints and the non-real-time observations are needed in information fusion. In order to guarantee the performance of Distributed Information Fusion (DIF), the paper focuses on the communication mechanism from the perspective of real-time delivery of sensing data. An online scheduling algorithm and its distributed implementation, named Delay-Guaranteed CSMA, are proposed. Both the timing constraints and the historical transmission statistics of sensors are taking into consideration. The simulation results have shown that the proposed policy achieves good delay-guaranteed satisfaction. The goal of real-time data delivery for distributed information fusion is achieved.     

基于物联网的煤炭运销智能管控系统设计

针对目前煤炭运销电子票据系统存在无法实时跟踪车速、无法统计道路行车流量、难以实现严格的监管以及合理调度等问题,采用射频识别、M2M、全球定位系统等技术设计了一种基于物联网的煤炭运销智能管控系统;详细介绍了该系统的整体结构以及车载无线通信终端、运销管理平台、计量监测站的设计方案。实际应用表明,该系统提高了管理部门的工作效率和监察力度,缓解了运输道路拥堵状况,杜绝了漏税事件的发生。     

基于.NET与WCF的民航订座系统研究

为解决民航信息系统集中式紧耦合体系结构引起的业务功能扩展不灵活、系统优化及维护困难等问题,针对核心系统之一的订座系统,设计了基于.NET平台的多层、分布式系统结构,并结合WCF(Windows communication foundation)技术对业务组件和数据访问进行封装,使服务具有原子性,更易于移植和功能扩展.为避免网络通信费用,系统在局域网中模拟实现,实验结果表明,采用.NET平台和WCF技术构建民航订座系统的方案是可行的,可以推广到民航其他信息系统.     

Big Data Development of Tourism Resources Based on 5G Network and Internet of Things System

With the improvement of information development level, the development speed of big data is also very fast, more and more fields are using big data to manage. Different departments and enterprises get more information from data, and big data is used more and more frequently. However, it is more and more contradictory to the demand for big data that the traditional data technology platform and system can not meet the increasing demand of big data. These traditional data systems and data platforms usually have the disadvantages of slow response, small data memory and certain uncertainty of recorded content. Therefore, big data is developed and studied to increase the volume and accuracy of data systems and platforms. This paper studies the development and utilization of big data by analyzing neural network. The main purpose is to make the big data system and platform more perfect. Some technical requirements and program requirements in big data also gradually adapt to the consistency of data platform and data system. The improvement of people's living standard also promotes the rapid development of tourism. The inclusion of tourism in the Internet of things has become a new technological requirement. Intelligent tourism has been recognized and used by more and more people. Because the Internet of things has a very powerful amount of information, more and more people, especially young people, prefer to travel intelligently through the Internet of things. This paper points out that tourists choose to use machine classification through the Internet of things. This classification can help tourists make better choices. The accuracy of this method is verified by experiments.     

基于Spark平台城市出租车乘客出行特征分析

从海量出租车GPS轨迹数据中挖掘和分析城市出租车乘客的出行特征,可以为城市交通管理者和出租车行业管理者在城市交通规划与管理、城市交通流均衡与车辆调度等方面提供决策依据.基于Spark大数据处理分析平台,选择YARN作为资源管理调度系统,采用HDFS分布式存储系统,对出租车GPS轨迹数据进行挖掘.给出了基于Spark平台的出租车乘客出行特征的挖掘方法,包括出租车乘客出行距离分布、出租车使用时间分布及出租车出行需求.实验结果表明,基于Spark平台分析方法能够快速且准确的分析出出租车乘客出行特征.