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关键词： 城市道路   交通流量预测   大数据分析  

摘要： 文章对基于大数据分析的城市道路交通流量预测与规划策略展开研究,阐述了城市道路交通流量的特性、影响因素以及大数据在交通领域的应用优势与关键技术。构建了基于大数据的交通流量预测模型,涵盖数据采集预处理、模型选择构建、评估优化等环节,并结合实际案例分析其应用效果。依据流量预测结果,从道路布局、交通设施配置、交通需求管理等方面制定城市道路规划策略,还探讨了策略的实施与效果评估。

关键词： 大数据分析   物流路径   优化策略   物流效率   物流成本  

摘要： 大数据分析助力物流路径优化,对物流行业发展意义重大。通过多渠道收集物流数据,经清洗、预处理与有效整合,分析物流需求特征,选择适配算法构建并验证路径规划模型。实现物流状况实时监测,遇突发情况可及时调整路径,能提升信息准确性、降低成本、增强时效性。在实施层面,需加强人才队伍建设,获取技术与设备支持,完善企业管理及协作机制。未来,随着技术进步,物流路径优化将更智能高效,推动物流行业向现代化、智能化方向不断发展。

关键词： 大数据分析   疾病预防   数据挖掘   智能监控  

摘要： 畜牧业作为全球农业的重要组成部分,关系到人类的食品供应、经济发展和生态平衡。然而,畜牧业中各种动物疾病的频发,尤其是传染性疾病,对畜牧生产造成了严重影响,甚至威胁到食品安全和公共卫生。传统的疾病防治手段多依赖于人工监测和经验判断,这些方法的局限性导致了防控效率的低下。随着大数据技术的快速发展,尤其是在物联网、云计算和人工智能领域的突破,基于大数据的疾病预防策略正在成为畜牧兽医领域的研究热点。大数据技术能够对来自不同来源的数据进行整合、分析和预测,从而提高疾病防控的效率、精确度和实时性。本文综述了大数据分析在动物疾病预防中的应用现状,探讨了大数据驱动的疾病预防策略。本文还讨论了当前面临的挑战和未来的发展方向,旨在为大数据在畜牧业中的应用提供理论支持和实践参考。

关键词： 大数据分析   多线路监控   强化学习   可视化技术  

摘要： 针对城市轨道交通多线路协同监控与管理的需求,提出了一种基于大数据分析的决策支持系统。该系统通过实时采集与处理多源异构数据,利用多智能体强化学习算法优化跨线路调度,并借助可视化技术增强信息可解释性。实验结果显示,该系统显著提升了调度效率与异常检测准确性,响应时间与优化效果均优于传统模式,为智慧轨道交通提供了新的解决方案。

关键词： 数据科学   物流工程   大数据分析   教学改革   实践教学  

摘要： 文章以西华大学物流工程专业开设的《大数据分析》课程为研究对象,探讨了在数据科学与物流工程融合背景下,该课程的教学改革与实践。首先,分析了物流行业对大数据分析人才的需求,以及高校在大数据分析课程建设中面临的挑战。接着,阐述了《大数据分析》课程的教学目标、实验内容体系建设、实验课程教学方法改革、课程实验平台搭建及课程评价手段改革等具体措施。通过项目驱动教学模式,将数据分析的基本原理与物流工程实际应用场景相结合,旨在培养学生解决实际问题的能力。最后,通过对选修该课程的学生进行问卷调查与数据分析,评估了教学改革的实施效果,结果显示改革在提升学生数据分析能力、实践技能等方面取得了显著成效。

关键词： 空气污染   空气质量指数   冠心病   慢性阻塞性肺疾病(COPD)   归因死亡人数  

摘要： 研究对2014—2020年生态环境部(MEE)环境质量数据中心监测数据和济宁市任城区疾控中心数据进行统计分析,并借助综合暴露反应关系疾病负担评估模型评估大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)污染导致的冠心病和慢性阻塞性肺疾病(COPD)负担变化和危险程度。结果表明,济宁市的总体空气质量状况自2016年呈逐渐好转的趋势,年均空气质量指数分布以良(47.75%)和轻度污染(33.22%)为主,冬季的首要污染物主要为PM_(2.5),夏季以O_(3)污染最为突出,主要大气污染物呈现明显的季节分布特征。统计结果显示,以PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物的空气环境可显著增加冠心病和COPD的归因死亡人数,并对公共健康造成一定损伤风险。济宁市近年来空气污染治理取得一定成效,然而4类首要污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)污染对城市居民的非意外死亡依然存在不同程度的相对危险度,未来应结合本市空气污染物来源和排放特征,继续采取更有针对性的空气污染风险防控措施和监测手段。

关键词： 大数据分析   城市社区   消防安全风险评估   防火策略  

摘要： 城市化进程带动社区建设速度不断加快,社区消防安全问题日益受到广泛关注。传统管理方式在应对复杂风险时存在一定局限。因此,立足大数据技术特性,通过分析城市社区消防安全风险评估的价值,如风险预警效率提升、隐患识别精度增强、资源配置科学化转型等,探讨基于大数据分析的城市社区消防安全风险评估原则与方法。在此基础上,提出优化设施布局、分级预警响应、建设智能平台等防火策略,以期为优化社区消防资源配置、完善现代化治理模式提供参考思路。

关键词： 大数据分析   电气自动化   故障诊断   机器学习  

摘要： 随着电气自动化系统的广泛应用,故障诊断技术面临传统方法难以应对复杂系统的问题。本文提出了一种基于大数据分析的电气自动化故障诊断系统。该系统通过大数据技术对海量设备数据进行实时采集、存储、处理与分析,实现对设备状态的精准评估与故障诊断。通过引入机器学习、深度学习等智能算法,系统能够提高故障检测的准确性和响应速度。实验结果表明,系统在实际应用中能够有效提升故障诊断效率和设备运行可靠性。

关键词： 大数据分析   海洋石油平台   自动控制系统   性能优化  

摘要： 随着海洋石油开采技术的不断发展,海洋石油平台自动控制系统在提高平台运行效率、保障安全生产方面发挥至关重要的作用。传统的自动控制系统通常依赖固定算法和局部优化,难以应对日益复杂和动态变化的海洋环境,而大数据分析技术的引入为自动控制系统的性能优化提供了新的解决方案。基于大数据分析技术,提出了海洋石油平台自动控制系统的性能优化方法,并对优化结果进行了评估,以期能为海洋石油平台的智能化与高效化运行提供一定参考。

关键词： 智能财务   预算编制   数字化转型   大数据分析  

摘要： 本文研究智能化背景下财务预算管理的转型与创新。首先,分析智能化财务预算的基础架构,阐述各层之间如何通过标准化接口实现高效数据流转;其次,详细讨论智能化预算编制、数据采集与分析、执行监控及绩效评估的具体实施路径,强调大数据、机器学习和人工智能在预算优化中的作用;最后,提出通过数据标准化、系统整合和智能分析模型的构建等优化策略,增强预算管理的精确性与灵活性。智能化财务预算管理不仅提升了财务决策效率,也为财务职能的升级和高质量经济发展提供了有力支撑,智能化转型的不断深化将推动财务管理模式创新,助力企业适应快速变化的经济环境。