教学课程资源库 更多>>

关键词： 大数据分析   物流运输   货运企业   参考  

摘要： 随着大数据时代的到来,各行各业的发展都更加倾向于智能化,为人们的日常生活提供了便利。而在物流运输领域,使用大数据分析技术能够解决很多问题,为运输组织的合理性、安全管理的有效性、经济效益的显著提升指明了新方向。本文主要介绍了大数据分析技术在物流运输中的发展背景、大数据分析体系组成,以及在物流运输中位置实时共享、路书预警、个性化服务、车辆监管、驾驶行为分析5个方面的应用情况,希望可以为相关部门提供运输生产组织和行业管理参考。

关键词： 人力资源“三支柱”模型   高职院校   应用策略   构建设计   大数据分析  

摘要： 随着大数据、人工智能和云计算等新兴技术的出现，我国高职教育在工作流程以及人力资源管理方面都面临着一系列挑战。本文以我国高职院校为研究对象，探讨人力资源“三支柱”模型与学校人力资源管理结合的具体应用策略、存在风险和推进措施。通过充分利用“三支柱”模型在分工协调、数据分析、自我学习等方面的优势，提升学校整体管理效率和工作效能，加强高职教育未来发展的可推动性、可兼容性和可持续性，以提高工作效率。

关键词： 大数据分析   智慧变电站   故障预警系统  

摘要： 传统变电站故障预警方式存在难发现间隔中的突发故障、阈值报警误报漏报等问题，为提高变电站故障预警能力，开展基于大数据分析的故障预警系统研究。文章研究了某220 kV变电站的概况、故障问题与挑战以及大数据分析在故障预警中的应用情况；分析了基于大数据分析的故障预警系统设计，包括系统架构设计、故障预警模型构建、系统功能与特性；最后阐述了系统实施过程与运行效果评估，并给出技术反馈与改进措施，该研究成果有效提高了变电站故障预警的准确率，降低误报率和漏报率，全面覆盖并及时发现设备潜在故障风险，为运维争取处理时间，保障变电站稳定运行。

关键词： 大数据分析   锌层厚度预测模型   前馈控制   气刀  

摘要： 热镀锌机组生产工艺复杂，锌层厚度的影响因素众多，是个非线性、多变量、大滞后的过程，难以用准确的数学模型来描述，使得当前锌层厚度控制精确度普遍不高。本论文提出基于大数据分析锌层厚度控制优化策略，通过大数据智能分析建模的方法，确定在各种工况下气刀位置和锌层厚度之间的对应关系，建立大数据锌层厚度预测模型及前馈控制模型，确定钢卷切换时所需的气刀间距和压力设定值，实现全自动锌层厚度控制，提高镀锌质量并降低人工干预率，从而提高带材头部镀层重量的命中率，提高反馈控制的稳定性，让镀层更均匀。

关键词： 大数据采集   负荷预测   智能充电桩  

摘要： 阐述针对智能充电桩系统面临着海量数据处理和充电负荷调度的挑战，基于大数据分析框架，探讨数据采集、分析模型构建及充电需求预测的关键技术，提出充电负荷预测与智能调度的优化策略，并评估其在实际应用中的效果。

关键词： 大数据分析   配电网   故障诊断   数据聚类  

摘要： 针对配电网故障诊断问题提出了一种基于大数据分析的故障检测方法。通过分析配电网运行数据的特性，结合改进的数据聚类分析、离群点检测技术以及故障分析判定规则，实现对配电网故障的高精度诊断。试验结果表明：该方法在故障识别准确性上明显优于传统方法，对于短路故障、接地故障和过载故障等典型故障类型，故障判定准确率均超过90%。研究验证了大数据分析技术在配电网故障诊断中的有效性，为电力系统安全运维提供了技术支持。

关键词： 道路桥梁试验检测   大数据分析   人工智能   机器学习  

摘要： 该研究旨在探讨利用大数据与人工智能技术对道路桥梁试验检测数据进行分析的新方法，以提高检测效率和准确性。通过分析现有道路桥梁检测技术的局限性，该文提出了一种结合机器学习和深度学习的数据处理框架，并在仿真试验中验证了其有效性。研究结果表明，该方法能显著提高数据处理的速度和预测的准确性，对于道路桥梁的健康监测和管理具有重要的应用价值。

关键词： 大数据分析   计算机教学管理   智能化   教育技术   教学数据挖掘  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已成为推动教育行业创新的关键技术之一。计算机教学管理作为提升教育质量的重要环节，急需通过智能化手段解决数据复杂性高、管理效率低、个性化服务不足等问题。文章通过深入分析当前计算机教学管理中存在的痛点，探讨了大数据分析在此领域的应用潜力，并提出了一个基于大数据分析的智能化教学管理框架。研究旨在通过实时数据分析和精准化管理，推动教学活动的科学化和个性化，从而提高教学管理的效率和质量，为未来教育技术的应用提供理论与实践支持。

关键词： 边缘侧物联感知   大数据分析   新能源场站   智能管理系统  

摘要： 随着全球对清洁能源的需求不断增加,新能源场站的规模和复杂性也在快速扩大。为了更好地管理这些新能源场站,提高能源的生产效率和利用效益,智能化管理系统成为迫切需要解决的问题。边缘侧物联感知技术通过在新能源场站内部部署大量传感器,实现了对各类设备和环境的实时感知。这使得管理系统能够获取更为准确、全面的实时数据,包括对能源设备运行状态、环境因素的监测等。本文首先分析了新能源场站管理智能化的必要性,其次探讨了物联感知与大数据分析在智能管理中的关键作用,以及新能源场站智能管理系统的技术管理分析,最后讨论了边缘侧物联感知与大数据在新能源场站管理中的潜在优势,旨在为相关领域提供参考。

关键词： 供热系统   分层控制体系   信息处理流程  

摘要： 在双碳战略背景下，供热系统能效提升面临传统调控模式与动态热力需求匹配失衡的严峻挑战。本研究针对传统集中供热系统动态调控能力不足的问题，提出了基于多维感知与智能决策的优化方法：通过构建热源-管网-用户协同监测体系，建立多源异构数据融合机制，开发了具有自适应特征的分层控制架构；采用无模型优化技术突破静态控制逻辑局限，设计了包含动态优先级分配与反馈补偿的智能调控策略。实证表明，系统在极端工况下使用户的室温达标率提高12%，管网水力失衡率降低至4%，热力站能耗下降23%。本研究形成的覆盖数据采集、状态评估、指令生成的全流程解决方案，为供热系统能效提升提供了理论支撑与技术路径，可以有效解决热力供需动态匹配难题，推动传统供热系统向智慧化方向转型升级。