关键词： 建筑工程   项目规划   竣工测量   数据整合   数据处理  

摘要： 在多测合一的背景下,为提高建筑项目的数据管理水平,文章总结了建筑规划竣工测量数据的特点和分类,并以某城市住宅建筑为研究对象,从数据整合和转换、数据质量检查、数据自动化处理等方面出发,分析了建筑规划竣工测量数据的整合处理要点,总结了规划测量数据的入库流程,可为类似项目数据管理提供参考。

关键词： 高速公路   路基工程   检测技术   试验数据处理  

摘要： 为了研究高速公路路基检测技术及试验数据处理,提高公路路基的整体稳定性和结构强度,论文总结了高速公路路基检测中存在的问题,包括室内检测具有局限性以及检测指标不一致,研究了高速公路路基质量的检测方式,包括压实质量检测、弯沉检测、含水率检测、击实试验,并提出几项常见且实用的路基检测试验数据处理方式,如表格法、图示法、经验公式法。

关键词： 轨道交通   高并发数据处理   智能维护   数据采集平台   故障预警  

摘要： 随着城市轨道交通系统的快速扩展,站台门的效率和可靠性已成为确保乘客安全及服务质量的关键因素。传统的维护方法已无法满足现代城市交通系统的需求,迫切需要更高效、更智能的解决方案来应对日益增长的运营挑战。通过整合云计算、大数据分析及机器学习技术,开发了一套先进的站台门维护系统,该系统通过数据驱动的方法来优化故障响应流程和提升系统整体的可靠性。该研究采用随机森林和神经网络两种机器学习算法,对从站台门的门控电机、锁定机制和电源系统等关键部件收集的大规模数据进行深入分析。这些算法能有效地识别数据中的模式和趋势,从而预测潜在的故障和异常。通过这种预测性维护,系统能在问题发生之前采取措施,显著减少因故障而导致的停机时间。实施后的数据表明,智能调度系统大幅提高了维护响应的速度和精准性。故障响应时间由24小时缩短至12小时,故障处理时间平均减少了40%,年故障频率降低了20%。此外,系统的误诊率也从15%降低至5%,展示了智能化技术在提升诊断准确性方面的有效性。这些技术的应用不仅提高了站台门的维护效率,还增强了城市轨道交通系统的整体运营稳定性,为公共交通领域的信息技术应用提供有益的参考。

关键词： 数据可视化   文化可视化   凯度“信息之美奖”   数据处理   交互  

摘要： 本文选取凯度“信息之美奖”2012~2022年历届文化类数据可视化获奖作品为研究样本,采用文献研究法及个案研究法,从数据处理、数据可视化、发展趋势层面分析研究文化类数据可视化的作品特征,得出文化类数据可视化发展趋势包括:一是未来文化类数据可视化领域将与机器学习结合更深;二是该领域将会应用更多深度交互技术;三是将诞生更多兼顾功能与美观的文化类数据可视化设计。

关键词： 计算机   数据处理   云计算技术  

摘要： 云计算技术具有灵活性与完整性等特点,在计算机的数据存储和数据管理方面应用广泛。虚拟化、分布式等云计算关键技术的应用,可有效减少数据处理成本与地域限制,提高数据的使用效率。本文深入分析了云计算技术在计算机数据处理中的应用以及加强云计算应用的对策,以期为研究人员提供参考。

关键词： 间接平差   法方程   最小二乘原理   线性方程组  

摘要： 在某几何模型中,总的观测量为n,必要观测量t,选择t个必要观测量为参数,将每一个观测值表示成所选参数的函数,列立n个误差方程,这种以误差方程为函数模型的平差方法,称为间接平差法。在变形监测控制网数据处理中,通常可以采用基于最小二乘原理的间接平差法对网中的观测数据进行平差和点位精度分析,求出最弱点中误差、最弱边中误差、绘制误差椭圆。其中处理的关键是误差方程式的列立、非线性条件方程式线性化、误差方程式的求解及未知点精度评定。本文以在益阳市资江三桥布设的桥梁控制网为例,推导了全部的桥梁控制网解算过程,并得出了结论。

关键词： 自适应   滤波器   信号处理   传感器  

摘要： 在绞吸挖泥船疏浚施工过程中,若其位移传感器受到干扰,会影响船舶横移角度和船舶位置的测量,导致疏浚作业的精度下降。为了消除传感器受到的干扰,提高疏浚作业精度,采用根据输入信号的变化自动调节滤波器参数的2种自适应滤波方法。另外,为确保智能化疏浚的数据精度满足要求,采用改进权值更新公式的3种自适应算法,以获得更优的滤波效果。分析试验结果表明:自适应滤波器具有很好的滤波效果,在模拟条件下,控制系统可据此获得精确的横移位置。

关键词： 大数据技术   5G通信网络   数据处理   数据传输  

摘要： 本文首先系统阐述了大数据技术特点与5G通信网络关键特性。在此基础上,进行了大数据技术在5G通信网络中应用的可行性分析,随后提出了大数据技术在5G通信网络中的具体应用,最后探讨了大数据技术应用于5G通信网络面临的挑战与应对策略,以期为相关人员提供参考。

关键词： K-means聚类   LSTM   电力工程数据   预测模型  

摘要： 针对目前电力工程管理轻决策、重实施以及实际工程数据偏离预估的问题,文中在模糊聚类算法的框架下,基于改进的LSTM网络提出了一种电力工程数据预测模型。该模型采用K-means聚类算法对电力工程历史数据进行属性模糊划分,生成模糊变量基本状态函数并将其作为神经网络的输入。同时将数据分为相邻时间点相关性、月相关性及年相关性序列,分别使用改进LSTM模型进行训练获得预测模型,进而计算得到预测结果。以电力工程造价数据为样本进行的实验测试结果显示,LSTM预测模型在每个统计指标下均具有最佳的预测性能,且MAE、MAPE和RMSE值的最大降幅约为64%、79%及56%。

关键词： 神经网络   鲸鱼算法   岩石可钻性   数据处理   相关性分析  

摘要： 岩石可钻性指岩石抵抗钻凿破碎的能力,准确评价可钻性有利于动态调整钻井参数,是实现高效钻井的关键。利用数据清洗、小波滤波降噪、归一化方法处理数据,通过相关性分析优选模型输入参数。鲸鱼算法优化BP神经网络,构建WOA-BP神经网络模型预测岩石可钻性,对比评价BP模型、GA-BP模型、WOA-BP模型的训练精度和预测精度。结果表明:经优化后的BP神经网络模型避免了传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,提高了模型的预测精度和收敛速度;WOA-BP模型的训练精度最高,误差小于10%的数据占比为75.38%,相较于BP模型、GA-BP模型分别提高13.1%和4.86%,预测效果较好。