关键词： 旅游客流量预测   组合模型   深度学习   数据处理  

摘要： 近年来,旅游产业在我国经济发展中的地位日渐提高。文化和旅游部在最新的《国内旅游提升计划(2023—2025年)》中明确指出:要持续提升旅游公共服务效能,推动科技赋能旅游,进一步推进新技术在旅游场景中的广泛应用。在科技赋能文旅产业的高效管理新模式中,依托景区客流数据的旅游客流量的精准预测有助于提高旅游资源调度与管理效能。由于旅游客流量具有受多因素影响的复杂性和波动性,使用传统单一模型已经无法满足复杂情况下旅游客流量预测对更高准确度的追求。 本文通过对现有的旅游客流量预测方法进行梳理和分析,提出了一种结合信号分解、聚类重构、分量预测和优化算法的CEEMDAN-IEK-TT-COA多特征组合预测模型,来提升旅游客流量预测的精度。首先本文通过特征工程选取旅游客流量数据的有效特征,然后使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法CEEMDAN、增长熵Incr En以及K均值聚类方法对原始客流量数据进行分解聚类重构,并通过由时间卷积网络TCN、双向门控循环单元Bi GRU、长短期记忆网络LSTM和Transformer四个模型构成的模型池,分别筛选出在高、中、低频分量以及原始数据序列上表现最优的模型作为组合预测子模型,最后使用长鼻浣熊优化算法COA得到四个子模型的最优组合权重系数并加权组合得到组合模型的最终预测结果。最后本文通过在九寨沟景区与四姑娘山景区日度客流量数据集上进行实验与分析,验证了该组合预测模型的有效性。 另一方面,本文在所提出的组合模型的基础上,采用Python、My SQL、Django以及Bootstrap等技术搭建旅游客流量预测系统。该系统主要包括数据获取、特征处理、分解重构、模型筛选以及客流量预测等功能,并以可视化的形式使用户能够直观浏览目标景区的旅游客流量预测结果。 综上所述,本文通过融合多种方法构造了一种新的组合预测方法,提高了旅游客流量预测精度,并搭建了预测精度高、适用性强的旅游客流量预测系统,为提高旅游公共服务效能,促进地方旅游产业蓬勃发展与建设新时代旅游产业做出了贡献。

关键词： 闪存控制器   服务质量   数据处理   功能设计  

摘要： 闪存存储系统在面向现代电子产品的存储解决方案中有多方面优势，其重量轻，传输速率快，可以满足现代计算机以及各种便携式移动设备的存储需求。闪存控制器在闪存存储系统中发挥着控制闪存颗粒与主机端数据交互的重要功能，随着现代社会对存储的数据量和传输速度要求越来越高，在闪存控制技术领域，针对闪存控制器的高速率、高吞吐量的技术研究变得十分重要。对于面向服务质量（Quality of Service，QoS）保证的闪存控制器关键技术研究与实现成为趋势。QoS 在闪存系统中的性能评估中至关重要，在闪存控制器端，对 QoS 的影响因素有很多，例如操作延迟、纠错码（Error Correcting Code，ECC）纠错、掉电保护机制、闪存资源利用率等。本文主要针对 QoS 影响因素中的闪存控制器操作延迟和闪存资源利用率这两方面进行探究。　　本文在现有闪存控制器的框架基础上，进行了三种闪存控制器功能的研究与实现。主要目的是对闪存控制器的操作性能进行提升，并提高闪存资源利用率，三种设计分别为：（1）闪存控制器带外读写框架的设计与实现。在现有的闪存控制器框架结构上对其控制的闪存颗粒空间占用结构进行改进，优化闪存控制器对闪存颗粒的空间利用率，并使控制器能够包含读写带外区域的功能。（2）部分页读取功能的设计与实现。该设计是在现有闪存控制器基础上增加控制器针对小粒度访存应用场景的高效数据传输功能。在部分页读取功能开启时，控制器对存储页面只进行四分之一页数据的读取，以代替原本整页数据读取的方式，提高读取效率。（3）复制回写（Copyback）功能的设计与实现。该功能是在闪存控制器中新增加了数据缓冲区，在有数据从颗粒特定页面复制并写回其他页面的操作需求时，该设计使得控制器可用数据缓冲区代替主机端存储区域暂存所需要写回的数据，降低数据传输延迟，并减少控制器对主机存储资源以及计算资源的占用。　　在完成了三项功能的设计与实现后，对开发的三种功能分别进行验证并评估其性能。对于闪存控制带外读写框架设计，其单通道的读取速率可以达到152.78 MB/s，单通道写入速率可以达到 65.18 MB/s，同时该框架的设计对闪存颗粒整体的空间利用率提升了8.24%。对于部分页读取功能的性能，单次部分页读取的时间可达到 60.65 μs，相较于单次全页读取的时间减少了 45.59%。对于 Copyback功能，单次Copyback 操作的时间可以达到 366.37 μs。

关键词： 线激光传感器   道岔钢轨   轮廓精度检测   数据处理   直线度  

摘要： 道岔是负责实现列车在不同轨道间顺畅转换的主要结构,也是保证列车能安全运行的关键设备。道岔钢轨是道岔结构中与车轮唯一直接接触的部件,其轮廓精度是否符合国家标准将直接影响整个列车的安全和平稳运行。目前,道岔钢轨轮廓精度的检测仍然依靠人工接触式的测量方法,主要通过卷尺、塞尺、钢板尺等传统工具对钢轨进行逐点排查检测,存在精度低、效率低、成本高、数据储存不便及工作量大等问题。本文根据道岔钢轨的几何结构特征和工程检测需求,提出了一种基于线激光传感器的非接触式精密测量方式,并设计了一种高精度、高可靠性的道岔钢轨轮廓精度计算方法。 根据道岔钢轨轮廓精度的工程检测需求和实际检测环境,完成了对道岔钢轨轮廓精度检测平台的硬件结构设计和数据处理算法的总体设计。采用线激光传感器在空间的合理布置形成的环绕式激光检测系统来进行道岔钢轨的顶面、侧面以及底面的全方位轮廓扫描检测,以高精度的悬臂式三坐标运动平台,搭载环绕式传感器检测系统,进行对不同种类道岔钢轨(如基本轨、尖轨和翼轨等)的沿长度方向的轮廓精度检测,实现对除盲区以外的道岔钢轨整体轮廓数据的实时获取、轮廓精度全项特征点的提取与计算及超差点位置的精确判断。 结合企业目前的道岔钢轨的检测精度需求以及车间检测空间限制,设计了一套用于道岔钢轨轮廓精度检测的系统平台,完成了对线激光传感器的选型和精度测试,然后针对多个线激光传感器在测量过程中坐标不统一的问题,利用坐标变换对系统进行了标定,将线激光传感器坐标系转换到了世界坐标系下,从而获得了完整的钢轨截面信息。 为了得到道岔钢轨轨顶和两侧边的直线度,设计了一种道岔系统钢轨截面数据的处理方法。首先针对系统标定后获得的完整钢轨截面数据进行数据预处理,包括数据噪点去除、数据平滑和数据精简,避免了因随机误差而引起的数据失真和畸变,并提高了数据处理的效率。然后,通过对预处理后的数据特征点提取算法进行研究,完成了对轨顶特征点和两侧边特征点的精准提取。最后,通过对提取的特征点进行最小二乘法数据拟合,建立了道岔钢轨特征点直线度计算的数学模型,提出了一种道岔钢轨直线度评定方法,得到了轨顶直线度和两侧边直线度。 为了验证道岔钢轨截面数据预处理、提取和直线度计算方法的可行性,采用MATLAB App Designer平台开发了一套道岔钢轨轮廓精度检测软件系统。利用企业车间现场的龙门刨床搭建的道岔钢轨检测系统平台,分别完成了对直基本轨和直尖轨的现场检测实验,实现了对钢轨轨顶直线度和两侧边直线度的准确计算,同时可以精确定位钢轨的超差点位置,验证了本检测算法的有效性、准确性和可重复性,具有高精度、高效率、低成本、数据存储方便及工作量小的优点。本研究方法和构建的软件系统可以满足道岔钢轨轮廓精度的工程检测需求,在轨道交通类的轮廓精度检测领域具有重要的经济价值和实用意义。

关键词： 无人机遥感技术   住宅工程测量   图像处理   数据处理  

摘要： 在当前住宅工程测量中，无人机遥感技术发挥着重要作用，其是提升测绘效率、精度的重要保障。文章先详细分析了无人机遥感技术运用中的关键技术，包括环境设置、数据预处理、图像处理等。之后采用案例分析法，根据某住宅工程项目测量工作的实际情况，深入研究了无人机遥感技术的应用方案，并综合评价了该技术的应用效果。根据案例项目的应用效果可知，无人机遥感技术的出现能显著优化住宅工程的测量路径，具有测绘效率高、数据精度满意等优点，值得推广。

关键词： 数智化转型   业财融合   价值提升   数据处理  

摘要： 目前，传统业财管理模式存在信息不够对称、数据孤岛、决策相对滞后等问题，难以适应快速变化的市场环境。数智化转型通过集成先进信息技术和智能分析工具，实现对海量数据的实时采集、处理分析，为企业提供全面、准确、及时的财务信息，为企业的战略决策和日常运营提供有力支持。本文探讨了数智化转型在提升业财融合价值中的应用，发现数智化转型通过提高数据处理能力、决策分析水平以及优化资源配置等方式，可以推动业财融合，提高企业的整体价值。本文结合实际应用案例，提出企业在数智化转型过程中应采取的策略路径，为企业实现业财融合价值提升提供新视角。

关键词： 岩石试验   噪声干扰   模型精度   数据处理  

摘要： 探讨岩石试验中噪声干扰问题及其减缓手段并分析数据准确性与一致性的挑战、模型精度问题以及可重复性和验证的挑战，同时讨论了数据处理与滤波技术、模型校准和修复以及实验设计和控制这些关键步骤以降低噪声干扰的影响，提高试验的可信度，为岩石工程和科学研究提供了有力的支持以更好地应对复杂性和变化性的挑战。

关键词： 椭偏测量   弹光调制   数字锁相   稳定控制   薄膜膜厚测量  

摘要： 椭偏测量技术是用于检测材料结构信息和光学特性的常用方法。在薄膜厚度测量、生物材料光学特性研究和半导体材料光学特性分析等方面有着广泛的应用。传统的椭偏测量仪采用机械旋转补偿器或偏振器的方法进行椭偏测量,受机械旋转影响,其测量速度慢、测量精度有限。弹光调制型椭偏仪无需机械旋转,具有高精度、快速测量和非接触性等优点。然而目前椭偏仪数据处理大多通过对光强信号进行快速傅里叶变换获得样品的椭偏参量,这种方式测量速度快,但测量精度有限。采用数字锁相放大器来处理光强信号,此方式对微弱信号的处理能力具有较高精度和高灵敏度。基于此本文选用双弹光调制椭偏测量方法,以弹光调制技术为核心,以积分型数字锁相放大器为数据处理手段。研究了一种双弹光调制椭偏测量系统及测量方法,本文研究内容如下: 首先,建立双弹光椭偏测量模型进行原理分析。通过对调制信号各频率分量进行提取,利用特定频率信号求解样品的椭偏参数。为实现特定频率信号的提取,采用互相关原理,在对多种类型锁相放大器进行分析后,设计了基于现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的积分平均数字锁相放大器。 其次,对双弹光椭偏测量系统所需的软硬件进行设计。对信号调理模块、USB模块、谐振频率跟踪等模块进行硬件设计,实现了椭偏测量系统的控制及数据的采集;基于FPGA对数字锁相处理算法、数据传输方式、数据采集时序等进行软件设计,实现了椭偏参数幅值比和相位差的计算,从而实现对系统的全面控制和数据处理。 最后,搭建双弹光椭偏测量系统,并对系统进行实验验证。在无样品情况下,进行测试,并将测试结果与理论值进行对比,获得系统的初始偏移值;随后使用商业椭偏仪对Si O2样品膜厚进行标定,测得样品膜厚为103.43nm。再通过双弹光椭偏测量平台对样品进行测试,测得样品膜厚为103.44nm。这表明该系统具有良好的重复性和准确性。

关键词： 果蝇识别   机器视觉   模型轻量化   边缘计算   数据处理   物联网  

摘要： 水果产业在我国具有重要的经济和社会意义。然而,果蝇作为一种重要的农业害虫,对水果产量和品质构成了严重威胁。因此,有效的识别可为后期的果蝇防治提供先机。传统的识别方法存在成本高、效率低和主观性强等诸多局限。而先进的目标检测模型往往依赖高性能设备的支持。鉴于这些问题,探索一种既快速又准确的轻量级果蝇识别模型,并基于此模型构建一个高效的果蝇识别系统,能提高工作效率,并推动水果产业向更高质量的发展迈进。 然而,由于果蝇数据稀缺,导致训练出的模型泛化能力不足。为了应对这一挑战,本课题通过实地拍摄,采集了1325张3472×3472像素的原始图像,涵盖了不同的光线条件和果蝇密度,包含黑腹果蝇和无翅果蝇两种类别,共计37394个标注框。为了改善高分辨率图像中小目标特征丢失的问题,本课题通过图像分割和设置重叠率的数据处理方式,获得了4699张1736×1736像素的图像。进一步地,通过采用旋转、翻转等数据增强技术,构建了一个包含20521张640×640像素图像的大规模数据集,共计161668个标注框。最后,本课题对所构建的数据集进行了可视化分析,确认了数据集中小目标尺寸的特点以及果蝇的密集程度,为后续模型优化提供了重要依据。 在上述构建的数据集中,由于果蝇体型小,当它们分布密集时,这增加了被错误识别或遗漏的可能性。针对这个问题,本课题以anchor-free架构的YOLOv8n为Baseline,进行一系列改进策略,构建了轻量级的果蝇识别模型LFD-YOLOv8n。具体而言,引用GhostNetV2 BottleNeck替代主干部分所有C2f模块的BottleNeck,构建了全新的C2fGhostV2模块,降低了计算代价并提升了识别性能。通过添加卷积层和增加跳跃连接对BiFPN重构,设计了更高效的LBiFPN结构,替代颈部的FPN+PAN结构,提高了特征融合效率和表达能力。采用MBConv替代颈部所有C2f模块的BottleNeck,构建了全新的C2fMBC模块,提高了计算效率和特征复用能力。消融实验结果表明,各个改进单独应用或共同应用都是有效的。在与Baseline模型的对比实验中,LFD-YOLOv8n在参数、权重和FLOPs分别减少48.50%、43.98%和32.10%的情况下,mAP却更高,达到98.32%。此外,结果可视化证实LFD-YOLOv8n改善了Baseline错误识别和遗漏的问题。尽管LFD-YOLOv8n展现出了在多项性能指标上的优势,但在置信度方面,它与Baseline模型却均稍弱于YOLOv5n。 针对LFD-YOLOv8n在置信度方面的不足,本课题选择anchor-based架构的YOLOv5s为Baseline并改进,构建了轻量级的果蝇识别模型FliesYOLOv5s。具体而言,通过引入ShuffleNetV2作为Backbone、移除SPPF模块并进行通道缩减,从而设计了更轻量化的Backbone。这些改进显著降低了模型的参数量和计算复杂度。接着,采取缩减Neck部分的通道并增加深度和宽度的策略,同时引入ConvNeXt Block来构成CNeB模块,取代所有的C3模块。此外,用5×5深度可分离卷积、SE注意力机制和H-swish激活函数构建了DPS Block结构,替代两个步长为2的3×3 Conv,从而设计了更高效的Neck。这些改进在轻量化模型的同时,提高了模型性能。另外,通过在Backbone的最后两个模块中加入SE注意力机制,并将深度卷积的卷积核大小增加为5,同时使用H-swish替代ReLU激活函数,进一步增强Backbone。这些改进在仅增加少量参数的情况下,提高了模型的性能。消融实验证明改进都是有效的。在对比实验中,Flies-YOLOv5s展现了全方位的优势。其中,与Baseline相比,FliesYOLOv5s在参数、FLOPs和权重分别降低78.8%、77.8%、76.1%的情况下,mAP更高,达到98.34%。此外,结果可视化证实Flies-YOLOv5s有优秀的抗干扰能力。与LFD-YOLOv8n相比有显著的置信度优势。 在对上述两个模型综合评估后,选择Flies-YOLOv5s作为最终的果蝇识别模型。为了解决田间网络不稳定和云计算成本过高的问题,本课题构建了基于边缘计算的果蝇识别系统,进行即时信息处理,减少了数据传输延迟并提高了效率和安全性。通过控制模块实现目标检测模块的电源管理,只在需要时启动。系统集成了物联网(Internet of Things,Io T)模块,建立了从边缘设备到物联网平台再到用户端的通信链路,允许用户远程接收数据和操控设备。利用PyQt5开发了友好的可视化界面,支持现场用户操作。该系统针对农业环境中电力和网络问题提供了实用解决方案,构建了具有定时和

关键词： 财务信息化   企业财务管理   数据处理   风险管理   人才培训  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展，财务信息化已成为提高企业财务管理水平的重要途径。对此，本文在阐明企业财务信息化建设现实意义的基础上，归纳总结了具体建设过程中面临的现实挑战，并从四个方面入手提出了具体的实现路径，包括强化风险意识，完善风控体系、优化流程体系，提高协同效力、聚焦财务共享，加强集成建设、完善保障体系，促进长效推进。