关键词： 风电机组   故障预警   大数据处理技术  

摘要： 针对风电机组运行中状态监测的特点和开展计划性维护与维修的需求,论文应用大数据处理技术设计了一种风电机组故障诊断及预警系统。系统集成了基于风电机组海量运行状态监测数据的数据采集、数据挖掘、机器学习等技术,由数据采集与汇聚、数据挖掘与计算、状态展示与应用3个子系统组成,可以自动地计算出反映机组运行状态的特征值,将不同的特征值进行逻辑组合可实现不同故障的诊断与预警,以便对风电机组开展计划性维护与维修。

关键词： 云计算   大数据   处理效率   负载均衡方法  

摘要： 全球化的今天,每天产生着大量的数据,各种大数据应用系统层出不穷。如何快速高效地处理大数据是目前应用系统中关键技术之一。云计算技术的发展与完善,使得大数据应用系统也相继上云。分析了在云平台上处理大数据时影响处理效率的相关因素,并提出了启迪式的感应负载均衡方法来优化处理效率。启迪式的感应负载均衡方法减少了云平台上任务部署的时间,实现了更好的云计算平台负载均衡效果,提升了大数据的处理效率。

关键词： 高分七号卫星   卫星激光测高   标准产品   精度验证   高程控制点  

摘要： 装备在高分七号卫星上的是我国首个具备全波形记录功能的激光测高仪,主要用于获取地面稀疏的高程控制点,提高了同平台立体影像无地面控制点的立体测图精度。高分七号卫星激光测高标准化处理是测绘应用的关键步骤,所生成的激光测高标准产品是后续对外分发和业务化应用的重要前提。本文围绕高分七号卫星的激光数据,研究了激光测高数据处理方法,验证了激光测高标准产品的几何精度。选择几何定标区以及陕西华阴、德国北威州等多个验证区,结合高精度外业测量点和机载LiDAR-DSM数据,对高分七号卫星激光测高标准产品开展精度验证。验证结果表明,高分七号SLA03产品定标区两波束激光的平面精度分别为(3.896±1.029)m和(3.286±0.337)m、高程精度分别为(0.018±0.099)m和(-0.017±0.096)m。采用高程控制点质量控制参数ECP_Flag能有效标识出可用于高程控制的激光点,其中陕西华阴验证区两波束激光总体精度分别为(-0.113±2.519)m和(0.191±1.071)m,经质量控制后ECP_Flag标记为1的激光点高程精度为(0.111±0.152)m和(-0.064±0.115)m;德国北威州总体精度为(-0.897±5.485)m和(-0.202±6.207)m,ECP_Flag标记为1的激光点高程精度为(-0.304±0.190)m和(-0.279±0.220)m。目前高分七号卫星激光测高标准产品已在自然资源部国土卫星遥感应用中心实现业务化生产。

关键词： 物联网   远程视频管理   数据处理平台   SSH架构  

摘要： 主要研究物联网技术在远程监控中的应用,包括构建远程监控系统,搭建数据处理平台,物联网技术的应用能够提高远程视频监控系统的实时性和有效性。系统通过传感器对系统终端设备的参数进行采集和管理,并实现了对多个监控终端的实时化、统一化管理。在物联网应用的基础上,构建了基于物联网的远程监控系统模型,对系统的设计目标进行了分析,对系统设计中采用的关键技术进行了介绍,从系统设计的实际需求出发,提出了基于物联网的远程视频和数据处理平台的设计方案。

关键词： 大数据分类算法   大数据聚类算法   大数据关联规则挖掘  

摘要： 大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。

关键词： 边缘计算   数据处理系统  

摘要： 物联网、传感器、区块链等电子信息通信技术的飞速发展,促使不同类别数据量激增,海量数据对数据处理系统的处理速度、处理准确率提出了更高的要求。边缘计算是大数据分析处理的重要手段之一,可以解决传统云计算存在的网络时延大、安全隐私风险高、成本高等问题。因此,文章以边缘计算为基础,提出一种新型数据处理系统,并针对这一新型数据处理系统的框架设计、功能实现、场景应用进行简单的分析。

关键词： 移动通信网络   大数据处理   关键技术  

摘要： 移动通信网络技术日新月异,为社会生活和经济发展做出了独特贡献。对移动通信网络中大数据处理的关键技术进行深入研究,有助于提高大数据处理的质量和效率,进一步提升移动通信网络应用效果和价值。本文从移动通信网络大数据发展的实际出发,对大数据处理中存在的不足进行分析,结合大数据处理的关键技术优势,提出了优化改进的对策和建议。

关键词： 大地电磁   数据处理   机器学习   去噪  

摘要： 大地电磁测深法基于天然电磁场,其存在信号弱频带宽的特点,因此很难获得无噪声的数据,而传统的大地电磁数据处理方法面临着噪声环境日益复杂、对于海量数据的处理效率不高和难以剔除持续性噪声等诸多挑战.机器学习方法是一种基于统计分析的数据驱动方法,能够发现数据内部的结构和规律,从而对未来时刻和未知状态进行预测和判断.本文从大地电磁噪声分析入手,基于目前在大地电磁数据处理中研究和应用较为广泛的神经网络、字典学习等机器学习方法,分析了其方法原理、应用领域及优缺点,并与传统方法做了对比.发现机器学习方法在海量数据处理、大地电磁噪声模式识别和特征提取、数据预测等方面具有巨大的优势.同时,提高泛化能力和将机器学习方法与大地电磁理论相结合等仍是目前需要进一步探索的问题.随着计算机技术的发展和三维探测的实用化,机器学习方法在大地电磁数据处理中的应用将更加广泛.

关键词： 减阻   旋转圆盘   阻力测试   边界层理论  

摘要： 旋转圆盘阻力测试平台的选型,并利用边界层理论对圆盘阻力模型建立及实际阻力测试,利用matlab中的polyfit函数进行实验数据拟合,并进行室温硫化橡胶的减阻实验测试。结果表明,圆盘阻力与转速的一次方、二次方均有关系,摩擦阻力系数应为理论值与补偿系数之和,并提出基于本装置的涂层减阻率数据处理方法,使实验数据更为准确。

关键词： 输电工程   多因素特征   静态投资预测   GBDT  

摘要： 针对电力输电工程情况复杂多变、影响因素多、经济技术指标难以准确预测的问题,提出了一种基于多因素特征分析的输电工程静态投资预测模型。采用Pearson相关系数分析影响静态投资的主要因素并进行标准化处理,基于梯度提升迭代决策树(GBDT),以每轮实际值和预测值的残差最小化为目标不断训练和优化预测模型。通过对实际输电工程数据进行建模仿真的测试结果表明,该模型能够实现静态投资的合理预测,绝对平均误差率(MAPE)为4.39%,验证了所提模型的普适性及准确性。