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关键词： 大数据分析   医院成本控制   精细化管理   成本核算  

摘要： 本文对基于大数据分析的医院成本控制优化进行了详尽的探究,强调了大数据在实现医院资源优化、经济效益增强、医疗质量升级以及提供经济实惠的医疗服务方面所扮演的核心角色。通过对大数据在医院成本控制领域内,诸如数据的收集与存储、清洗与融合、成本分析与控制、风险预估与减缓以及效率与品质提升等方面的现状进行综述,揭示了大数据技术在这一过程中的深远影响。为了更有效地利用大数据,本文提出了一系列优化策略,包括提高员工的成本控制意识、精进成本核算程序、调整绩效评估准则、加速成本信息系统的构建,并积极探索新兴技术的应用潜力。

关键词： 大数据   输电线路   故障状态自动检测技术   智能维护  

摘要： 输电线路由于其长距离、高电压复杂环境,极易受到自然灾害、人为破坏、设备老化等因素影响,故障频发。传统故障检测方法通常依赖人工巡检和简单监测设备,耗时费力,存在检测盲区,难以及时、准确定位故障。基于此,文章分析了大数据技术在故障检测中的优势,探讨了基于大数据分析的输电线路自动化故障诊断方法及应用,并对输电线路故障状态自动检测技术的未来发展趋势作了展望,以期为输电线路故障状态自动检测技术的发展提供理论支持。

关键词： 智慧水务   大数据分析   数据中台   决策支持系统   数据可视化  

摘要： 本研究详细介绍了基于大数据分析的智慧水务决策支持系统的设计与实现,旨在提升水资源管理的效率和智能化程 度。文章阐述了智慧水务数据中台技术方案的构成,包括数据采集、处理、存储和可视化等关键技术。详细描述了系统技术架构的 设计,包括前端和后端的开发环境以及相关技术的选择。还深入探讨了数据处理与分析的各个阶段,如数据的采集、存储、分析及 挖掘,并且展示了数据可视化的实现方式。在系统实现与应用部分,文中介绍了系统开发的环境配置、系统功能的具体实现以及系 统测试与优化的方法,并对未来的发展方向进行了展望。

关键词： 电气工程   自动化控制系统   大数据技术   性能稳定性   深度学习技术  

摘要： 在电气工程领域,大数据技术与自动化控制系统的相结合,是实现智能化控制与优化管理的有效途径。本研究旨在探索大数据技术在自动化控制系统中的应用,并深入研究其在电气工程中的预测、控制与优化等方面的实用性及效能。为此,利用Hadoop、Spark等大数据技术和工具,构建了电气工程场景下的自动化控制系统模型,并进行大数据分析与处理。研究发现,应用大数据技术可有效提升自动化控制系统的运行效率和性能稳定性,对系统的异常状态实现快速识别和预警,提高了电气工程的运行效率和系统可靠性。此外,基于大数据的深度学习技术还可用于电气设备的健康诊断,降低设备故障率,进一步提升电气系统的安全性和稳定性。研究成果为电气工程中自动化控制系统的大数据处理和智能化控制提供了新的技术支持和方法参考。

关键词： 大数据技术   高校教学管理   教学决策  

摘要： 随着大数据技术的发展,其在高校教学管理中的应用日益广泛。大数据技术能够帮助高校优化课程设置、监控教学质量、分析学生学习过程、合理配置资源。实施基于大数据分析的教学管理创新策略,包括建立数据驱动的教学决策机制、提升教师的大数据能力、设计学生个性化学习路径以及加强校园信息化建设与管理,是提升高校教育质量和管理效率的关键。

关键词： 大数据分析   公路项目   预算编制   优化   项目管理  

摘要： 公路项目预算编制过程中传统方法存在诸多不足,往往导致预算超支或不足,通过大数据分析可以实现对公路项目预算的精准预测与优化,提高资源利用效率,本研究探讨大数据分析技术在公路项目预算编制中的应用,提出具体方法和步骤并验证其有效性,研究结果表明利用大数据分析优化公路项目预算编制能够显著提升预算准确性,减少预算偏差从而提高项目管理效率。

关键词： 配电网   负荷预测   优化调度   大数据分析   多模型融合  

摘要： 配电网是连接输电网络和终端用户的关键枢纽,其智能化调度对提高供电可靠性和运行效率具有重要意义。然而,配电网呈现出供电半径短、网络拓扑复杂和用户类型多样等特点,给精准负荷预测和优化调度带来挑战。本文设计了一种基于大数据分析的配网负荷预测与调度系统,通过数据预处理、多模型融合预测和实时优化调度等模块的协同,提高了预测精度和调度效果。仿真结果验证了该系统的有效性和优越性,为智能化配网调度提供了新思路。

关键词： 安全生产   电力大数据分析系统   电力监测  

摘要： 对电力企业用电安全风险以及需求进行研究,提出设计一款电力大数据分析系统的建议,在该系统设计中集合了向量分析法、数据挖掘算法以及态势感知法,划分了事态评估、趋势预测、知行管控、风险感应4个子系统,以期为电力企业电力生产提供技术支持,为实现对电力生产过程的监管,防控用电风险、感知风险提供参考。

关键词： 林业病虫害预测   大数据分析   机器学习   模型优化   生态系统管理  

摘要： 采用随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和长短期记忆网络等机器学习算法构建模型,并使用Stacking方法进行集成优化。模型评估采用多项指标,包括准确率、AUC和Kappa系数,旨在构建和优化基于大数据分析的林业病虫害预测模型。研究整合了多源数据,包括遥感影像、气象数据、地理信息和历史病虫害记录,形成了一个跨越10年(2013—2022年)的综合数据集。通过特征工程,选取了25个关键特征。结果显示,Stacking集成模型表现最佳,准确率达89%,AUC值为0.95。模型在不同地理区域和病虫害类型上均展现出良好的适用性和时间泛化能力。

关键词： 审计数字化   审计预警   大数据  

摘要： 数字化时代,随着各行业竞争加剧,企业的业务模式、业务场景、运营模式、技术应用不断创新和变化,为审计工作带来了前所未有的挑战。新时代形势下,审计部门亟须借助数智化的力量突破现有传统的审计模式,实现作业方式的深刻变革。本文从大数据分析的角度出发,探索大数据环境下审计预警体系建立的必要性及可行性,分析了构建基于大数据分析的审计预警体系的基本原则及具体路径,以期充分发挥内部审计预警和“免疫系统”作用,打破传统审计事后监督模式,聚焦深层次问题的深入挖掘分析,杜绝“屡查屡犯”情况重复反复出现。