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关键词： 大数据   合同库存产品   需求预测  

摘要： 社会经济的飞速发展引发了日益增长的电力消耗,为了在最大范围内满足公众的电力需求,必须加强对电力资源供应的管理,以保证电力生产的顺畅进行。在确保电力资源供应的过程中,预测物资需求是其关键部分,这将直接影响到电网项目的进展和企业的运行成本等。借助大数据技术的有效运用,可以构建一个需求预测体系,进而提升配电网络物资供应的能力。基于此,文章主要探析了基于历史大数据的协议库存物资需求预测,以供相关从业者参考。

关键词： 大数据分析   人工智能   自动化技术   运维系统   网络运维   运维保障   智能运维   低时延  

摘要： 5G通信的高速率、大容量、低时延和广泛连接等特性,使其在各行各业都具有广阔的应用前景。随着我国5G网络的大规模建设和5G应用的日益普及,5G行业专网成为了运营商新的利润增长点,但行业对5G专网的运维保障还没有形成一套较好的解决方案。这是因为5G系统的复杂性大大增加,传统的网络运维方式已经无法满足5G网络的需求,需要引入智能化的运维系统来解决这一问题。智能运维系统借助人工智能、大数据分析和自动化技术,可以实时监测、诊断和优化网络,提高网络的可用性和可靠性。

关键词： 大数据技术   中职计算机   教学内容   教学方法  

摘要： 大数据技术的支持下,中职学段的计算机教学工作需要充分应用大数据技术的优势,并且了解大数据技术应用后可能带来的问题和挑战,以此为基础进一步提出优化应用大数据技术的策略为取得更好的中职计算机教学效果提供支持。通过本文分析可知,在大数据技术支持下,中职阶段的计算机课程教学需要保证所采集数据的质量和准确性、注重教师教学能力素质的培养教育、实现教学方式的创新优化,为应对大数据技术融合应用的挑战,提升中职计算机课程教学质量提供支持。

关键词： 大数据   财务风险预测   企业风险管理   机器学习   数据分析  

摘要： 大数据时代的来临不仅为社会大众生活与工作带来了诸多便利,还为企业建立现代化财务管理机制和新型财务风险预警机制带来了更多的发展机遇。本文旨在通过大数据技术搭建一个高效的企业财务风险预测模型,实现对企业潜在财务风险的精准预测和有效管理。文中首先回顾了财务风险管理的现状与发展,进而深入探讨了大数据分析技术在财务领域中的应用及其对传统财务风险预测方法的改进潜力。通过收集企业内外部的大量财务数据,包括但不限于财务报表、市场交易数据、社会媒体情感分析等多源数据,本研究采用先进的机器学习算法构建模型,不仅提高了风险预测的准确率,还拓展了风险预测的维度和范围。进一步地,通过实证分析验证模型的有效性,并结合案例分析展示了模型在实际企业财务风险管理中的应用情况。本文最后讨论了大数据分析在企业财务风险预测领域未来的发展趋势,并提出了建议,为企业利用大数据技术进行风险管理提供了新的视角和策略。

关键词： 强化学习   迭代优化   Q-Learning强化学习算法  

摘要： 为优化PLC控制系统的性能,提出了一种改进的Q-Learning强化学习算法。该算法在每次迭代优化过程中,利用模型预测未来的状态集,并在这些状态中选择了预期收益最大的决策。通过模拟实验,可发现该算法在控制相关的性能指标上具有明显优势。

关键词： 电力系统通信   大数据分析   智能决策支持   数据挖掘  

摘要： 文章旨在探讨电力系统通信中的大数据分析与智能决策支持系统设计。通过分析电力系统通信的架构与组成,以及大数据技术在其中的应用,提出了一套智能决策支持系统的设计方案。系统综合运用数据采集、处理、分析以及挖掘等技术手段,旨在实现对电力系统通信的实时监测和智能决策支持。通过对案例的研究和验证,证明了该系统在提高电力系统通信运行效率和智能化水平方面的有效性与可行性。通过文章的研究,能够提高电力系统通信的运行效率和智能化水平,为电力系统的稳定运行提供支持。

关键词： 权属关系   用地政策   大数据分析   腾退   减量化   疏解   空间分布特征   北京市  

摘要： 核心提示北京市以“疏解整治促提升”为内容的城市减量化发展效果显著,但受权属关系复杂、用地政策配套不足等影响,仍面临腾退空间利用不充分等难题。本文基于实地调研和大数据分析,梳理了北京市疏解腾退空间分布特征,剖析了其腾退空间再利用过程中存在的管理分散、产权复杂、政策不配套等问题,并提出了有针对性的建议。

关键词： 大数据平台   配电网   智能化运维管控  

摘要： 随着智能电网的快速发展,配电网作为电力系统的重要组成部分,其运维管理的智能化、精细化需求日益迫切。因此,提出基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计,阐述该平台的数据采集与处理、数据分析与挖掘、智能决策与优化算法等关键技术,给出该平台的实现与应用方法。运维人员可以利用该平台实时监测配电网的运行状态,预测潜在故障,并制定针对性的运维策略。结果表明,该平台具备故障诊断功能,能够快速定位故障位置和分析故障原因,为运维人员提供决策支持。

关键词： 大数据分析   预测模型   配电网   低电压变化态势  

摘要： 针对当前配电网低电压变化态势预测误差大、耗时长等不足,为了准确描述配电网低电压变化态势的特点,获得高精度的预测结果,研究基于大数据分析的配电网低电压变化态势预测模型。首先采集配电网低电压变化态势数据,并采用粗糙集理论对原始数据进行预处理,去除冗余数据,然后采用BP神经网络设计配电网低电压变化态势预测模型,最后进行配电网低电压变化态势预测的仿真实验,结果表明所提方法高精度描述配电网低电压变化态势,不仅预测精度超过94%,而且建模效率高,具有较高的实际应用价值。

关键词： 流量大数据   网络异常行为   大数据分析  

摘要： 网络空间发展给人们的生活和工作带来了很大的改变,同时也因为网络攻击不断出现,网络威胁已经成为安全领域的重大问题。随着网络攻击手段的多元化、工具的自动化/动态化/智能化,尤其对于海量网络流量场景的异常行为分析场景,传统的基于包特征的网络异常行为检测方法已经难以满足现有的网络安全需求。本文介绍一种基于流量大数据的网络异常行为分析方法,该方法是大数据分析技术在网络行为检测方面的深度运用,已经在一些关键信息基础设施(简称“关基”)网络中得到应用。该方法基于流量行为的规律特征,通过异常行为检测分析规则,对各种网络流量数据进行多维度的深度行为规律分析,实现对网络异常行为的发现、跟踪、溯源及潜在风险的预测;该方法解决了通常安全设备无法感知新型未知攻击行为和溯源困难的问题,尤其是适用各种中大型的网络环境,能够进一步保障关键信息基础设施等大型网络的安全稳定。