关键词： 机械流量测量   标准化   精度提高   数据处理   环境适应性  

摘要： 随着工业自动化程度的提高，机械流量测量设备在石油化工、环保、食品及医药等多个领域中发挥着关键作用。设备的标准化不仅能够确保测量数据的准确性和可重复性，还能提高设备的互操作性和市场竞争力。然而，流量测量技术的标准化进程面临多方面的技术挑战，包括精度提高、数据处理优化以及复杂环境适应性等关键技术领域。本文深入探讨了这些技术的最新进展，分析了标准化实施过程中的主要挑战，并提出了具体的解决策略，旨在推动流量测量设备的标准化进程，提升整个行业的技术水平。

关键词： 物联网技术   采油工程   数据处理  

摘要： 物联网(Internet of Things, IoT)技术近年来在多个行业得到了广泛应用，尤其是在能源领域。对于采油工程来说，物联网技术的引入不仅提高了数据处理的实时性，也在智能化、自动化和远程操作方面实现了巨大突破。详细探讨物联网技术在采油工程实时数据处理中的应用，解析其如何改善传统采油流程，并带来技术和经济效益上的双重提升。

关键词： 市场化用户   分时段交易   数据拟合  

摘要： 本文旨在解决现有市场化用户的分时段电费结算中异常表码数据处理问题，由原人工计算和存储计算升级为大数据计算，减少了人工成本，提高了计算效率和数据拟合的准确可靠性，由大数据平台自动调度计算并统计反馈结果。该方法以大数据HBase分布式存储、Flink实时处理计算、Spark离线批量计算等技术特性为主导，结合分时段市场化用户交易计算规则和业务需求，通过大数据技术将市场化用户的海量曲线数据进行存储分析，对研判异常数据进行快速高效的数据拟合，得到更贴近用户的用电行为数据，以便支撑电网对市场化用户的电费精准结算，能够满足电力计量分时段交易的数据存储计算需求，具有一定的实际应用价值和研究意义。

关键词： 总体最小二乘法   加权总体最小二乘法   稳健加权总体最小二乘法   测量数据处理  

摘要： 在现代科学与工程领域实际应用中,观测向量和系数矩阵的误差是不可忽视的,这给传统的最小二乘法(Least Squares,LS)带来了挑战。为了提高参数估计的精度和鲁棒性,各种优化方法不断出现,其中包括总体最小二乘法(Total Least Squares,TLS)、加权总体最小二乘法(Weighted Total Least Squares,WTLS)和稳健加权总体最小二乘法(Robust Weighted Total Least Square,RWTLS)。这些方法通过考虑观测数据的不确定性和异常值的影响,使得参数估计更加准确可靠。因此,本文围绕TLS及其改进方法在测量数据处理中的应用效果,开展了相应的理论与应用研究。 (1)阐述了同时考虑观测向量和系数矩阵误差的TLS算法,包括奇异值分解法和迭代法,并通过直线拟合算例验证了TLS相对于传统LS方法的优越性。针对数据不等精度特点,总结了基于变量误差(Errors in Variables,EIV)模型和部分变量误差(Partial-Errors in Variables,P-EIV)模型的WTLS方法,并通过实验验证了其在处理不等精度数据时的合理性和有效性。 (2)针对观测数据中存在粗差的情况,在IGGⅢ权函数基础上进行细化权值分配区间,提出了改进IGGIII权函数的稳健加权总体最小二乘法(RWTLS-IGGⅢ-D)。该方法充分利用稳健估计中的可利用信息,有效提升了抵抗粗差的能力,增强了参数估计的鲁棒性和准确性。通过仿真和实际数据实验,验证了RWTLS-IGGⅢ-D相较于传统LS和TLS方法以及其他RWTLS方法,在相同条件下具有更高的参数估计精度。特别地,在分别随着粗差数量和粗差大小的增加,RWTLS-IGGⅢ-D的参数估计精度随之下降较为缓慢,整体表现稳健,受粗差影响较小。因此,RWTLS-IGGⅢ-D方法相较于文中其他方法表现出更佳的抗差性能,拟合精度更高,综合效果更优。 (3)为综合验证TLS在测量数据处理中的应用效果,分别以GM(1,1)模型沉降预测、坐标转换、平面拟合和曲面拟合等数据处理为例,将LS、TLS、WTLS和RWTLS分别进行了应用研究,实验结果表明,在GM(1,1)沉降预测、坐标转换数据处理中,WTLS相对于LS和TLS能够有效改善测量数据处理的性能,获得了结果更加可靠有效;在平面拟合和曲面拟合应用中,RWTLS-IGGⅢ-D方法展现出对参数估计中粗差的抗差性能效果最佳,从而提高了平面和曲面拟合结果的精度。这进一步证实了RWTLS在面对异常值时表现出更好的鲁棒性。 通过对TLS在测量数据处理的应用研究,总结了TLS平差理论,改进了抗差IGGⅢ权函数、提升了数据处理结果稳健性,丰富了测量数据平差处理的应用范围,获得了TLS在测量数据处理应用中效果较优的初步结论,为TLS的进一步研究与应用拓展奠定了基础。

关键词： 测绘产品   质量监控   数据处理  

摘要： 本文通过分析测绘产品生产过程中质量管理的现状，指出了存在的主要问题及其对生产流程的影响。同时，还详细介绍了质量监控系统的建立过程，并强调了其关键功能。最后探讨了这些功能如何提升整个测绘产品的质量和生产效率，展示了系统在提高操作透明度和支持决策制定中的重要作用。

关键词： 医疗数据仓库   数据处理   SQL分组聚合   小文件合并  

摘要： 在科学技术迅速发展的今天,现代医疗系统作为信息技术在医疗领域的重要应用,致力于通过技术手段提高医疗服务效率与质量,而对其数据的分析处理在提升医疗技术水平、优化资源配置、提高患者满意度等方面起着至关重要的作用。本文主要针对医疗系统中所产生的数据进行相关数据仓库的设计,其中对数据采集存储、数据仓库设计实现及数据可视化等关键过程展开深入研究,最后构建了一个高效、可靠、易于管理的医疗数据仓库,支持复杂数据分析处理和实时数据可视化,在此过程中对所面临的SQL分组聚合与小文件合并问题进行细致研究并给出相关解决算法。具体完成以下几个方面工作: (1)医疗数据仓库的需求研究与分析设计。首先分析了本文的研究背景和研究现状,然后对数据仓库理论及所用技术进行阐述,特别提出了SQL分组聚合与小文件合并问题是如何产生的。随后对本数仓的业务需求分析与整体架构设计,从分析功能、业务和性能需求出发,设计出相关的模型结构与功能模块,选取必要的技术栈,并对实现环境与集群资源进行详细规划。 (2)医疗数据仓库系统详细设计实现。依据前期的需求分析与总体设计,首先从异构数据同步方式着手,获取到了结构化与非结构化数据,包括ETL与拉链表的实现,然后完成了对已采集数据的存储,尤其是Hive数据装载。在此基础上,通过大量的研究执行维度建模、数仓结构分层和构建流程等核心工作,最终实现了医疗数据仓库,并设计对应测试来验证数仓的功能与性能。 (3)SQL分组聚合与小文件合并问题研究。随着数据量的急剧增加,而导致SQL分组聚合成为性能瓶颈,主要表现为大数据量处理效率较低与数据混洗高负载,本文从聚合逻辑的角度出发,首次提出了Map-Side聚合化算法,并通过实验证明了该算法的有效性。就小文件合并问题而言,在HDFS不论文件大小,Name Node启动时都会加载其属性和分块信息至内存,在面对高数据量时,易造成固定内存容量很快耗尽,极大限制了系统存储容量的扩展。本文根据小文件存储优化分析,创新性的研究出基于小文件体积大小的合并算法,并在传统HDFS架构中新增设了一个文件预处理模块用于执行文件合并任务。在此过程中,细致考量了各文件的大小,以确保数据块的空间被最大化利用,进而降低了合并后的文件总数,通过对比实验证明了优化方案的有效性。 本文基于Hadoop框架对医疗数据仓库各项功能进行研究实现。并在此基础上,通过研究查询优化策略,提升了该数据仓库的分组聚合查询效率。同时,对小文件合并进行深入研究,提高了HDFS中小文件的空间占用率。

关键词： 轨道控制网   概略坐标   秩亏网平差  

摘要： 轨道交通控制网也称CPIII控制网，高速铁路当中的CPIII控制网主要是为轨道的铺设和后期的运营管理维护提供坐标基准。轨道铺设的好坏决定了高速铁路是否具有合理的平顺与列车的稳定。通过对CPIII控制网获取数据的测量方法与测量数据如何处理能得到合理的坐标的研究，采用Python程序设计语言编写程序代码，进行数据处理并评定精度和绘制出误差椭圆。采用无定向导线方法计算概略坐标，由于CPIII控制网网形特殊，数据处理时在间接平差方法的基础上引入秩亏网平差，进行数据处理、评定精度并绘制误差椭圆。

关键词： 短期风电功率预测   数据处理   MIBWO算法   LSTM神经网络  

摘要： 在能源革命和“双碳”战略目标的背景下，风电产业加速发展，装机规模增长迅速，绿色低碳发展已成为不可逆转的大趋势。本文以提高短期风电功率预测精度为目标，以长短期记忆神经网络（LongShort-TermMemory,LSTM）为基准，建立组合模型对风电功率进行短期预测，主要研究工作如下：　　（1）为确保风电场数据的可靠性，深入分析了风电场数据中包含的异常数据类型及分布规律，提出了一种“预清洗-主体清洗-缺失数据重构”的多段组合数据清洗与重构方法对风电场异常数据进行处理，为之后的预测模型构建高质量数据集。　　（2）针对风电场输出功率波动性大的问题，利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法（ImprovedCompleteEnsembleEmpiricalModalDecompositionAdaptiveNoise，ICEEMDAN）将原始功率数据序列分解为若干个子序列，为了进一步分析子序列之间的特征联系，提出一种DE-ZCR相关性重构方法评估各个子序列的复杂性，在此基础上重构为振荡序列、规律序列、稳定序列，对原始数据进行了平稳化处理，同时采用对比实验验证了本文所提相关性重构方法的有效性。　　（3）针对LSTM神经网络参数难以确定的问题，设计了一种多策略改进的白鲸算法（Multi-strategyImprovedBelugaWhaleOptimization,MIBWO）。利用SPM混沌映射初始化种群、改进平衡因子控制策略和自适应更新策略对白鲸算法进行改进，通过实验验证了改进后的算法在收敛速度和寻优精度方面均有一定的提升。将MIBWO算法应用于对LSTM神经网络的参数寻优中，构建了MIBWO-LSTM短期风电功率预测模型。通过与不同优化算法结合LSTM模型进行对比实验，相较于其中的最优结果，MIBWO-LSTM的均方根误差下降了76%，平均绝对误差下降了58%，验证了MIBWO-LSTM模型能够有效地降低了预测误差，并且具有更好的学习效率和泛化性。　　（4）为了进一步提升风电场短期风电功率的预测精度，通过对风电功率的时序分解与相关性重构，确定了重构后的序列具有特征差异化的特点。通过引入注意力机制（AttentionMechanism,AM）深入挖掘高频、高复杂振荡序列中的关键信息，在振荡部分建立MIBWO-LSTM-AM模型，通过在振荡序列上的仿真结果表明，相较于MIBWO-LSTM，MIBWO-LSTM-AM的均方根误差下降了9%，平均绝对误差下降了6%，验证了该模型的有效性，同时在规律和稳定序列部分建立MIBWO-LSTM模型，最终构建了ICEEMDAN-DE-ZCR-MIBWO-LSTM-AM的组合预测模型。经过实验分析，所提组合模型在小风季和大风季的各项评价指标上的表现均优于其他模型，充分证明了本文所提组合模型在短期风电功率预测任务上能够有效提高预测的精度。