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关键词： 电力设备维护   大数据分析   状态监测   故障诊断   维护决策  

摘要： 电力设备维护是保障电力系统安全稳定运行的关键。目前,电力设备维护面临周期固定、效率低下等问题,亟须引入先进的技术手段进行优化。分析了大数据在电力设备实时状态监测、故障诊断、维护决策优化等方面的应用价值,指出当前电力设备维护领域数据积累不足、缺乏整合能力等问题。在此基础上,提出了构建设备全生命周期数据管理体系、应用机器学习先进数据分析技术、培养跨界复合型人才队伍等措施。研究显示大数据分析可实现对设备健康状态的实时监测和趋势预测,建立设备故障诊断专家系统,优化维护资源配置,从“事后被动修复”向“事前主动预防”转变。通过数据驱动的智能运维,可提高设备可靠性、减少停运时间、延长使用寿命。随着大数据、物联网、人工智能的进一步发展,电力设备维护必将迈向智能化时代,为智能电网建设提供更可靠的基础支撑。

关键词： 患者满意度   大数据分析   患者体验   个性化医疗   综述  

摘要： 随着大数据技术的发展,患者满意度分析在提升医疗服务质量和改善患者体验中发挥着重要作用。该文探讨了患者满意度数据的主要来源及常用分析方法,如回归分析、聚类分析和情感分析,提出了基于大数据分析构建患者体验改善策略的通用范式,其涵盖个性化医疗、流程优化、医患沟通提升、资源配置优化等方面。未来研究将重点关注深度学习和多源数据整合的应用,以进一步提升患者满意度分析的精准性。

关键词： 大数据分析   蒸汽负荷预测   用热特性   预测模型   BP神经网络  

摘要： 对热电厂未来24小时的总售汽量及热用户需求蒸汽量进行预测,采用MEA-BP神经网络和PSO-BP神经网络共2种优化模型,收集热电厂一年的历史数据,包括热用户每日蒸汽消耗总量、热电站售汽总量以及天气参数,并通过数据预处理、相关性分析和规范化处理,构建热用户蒸汽负荷预测模型。结果表明,优化BP神经网络模型具有更高的预测精度和稳定性,能够有效反映热用户的用热特性和蒸汽负荷的变化趋势,可以为热电厂的能源管理和节能减排提供参考。

关键词： 财务数据分析   高校财务管理   大数据  

摘要： 在高等教育数字化转型背景下,高校财务管理向会计核算智能化和财务分析智能化方向转变。通过梳理高校财务分析的发展阶段及决策分析路径,构建了基于业务场景的高校财务分析框架,提出了财务大数据分析应用建议。

关键词： 大数据分析   强化学习   人工智能  

摘要： 随着大数据分析服务的需求不断增长,AaaS(分析即服务)提供商通常依赖租赁IaaS(基础设施即服务)的虚拟机资源来构建其服务平台。然而,用户需求的动态变化使得如何灵活调整虚拟机的类型和数量成为亟须解决的关键问题。文章提出了一种基于Q-Learning的自动扩展方法,通过将虚拟机实例数量作为学习的行动空间,采用ε-贪心策略选择行动,并动态更新状态和Q表值。通过这一过程的反复迭代,该方法能够在最小化AaaS提供商成本的同时,最大化虚拟机资源的利用率。实验结果表明,该方法不仅能够有效降低运营成本,还能确保虚拟机CPU在长时间内保持高利用率。

关键词： 大数据分析   审计材料挖掘   风险识别  

摘要： 审计材料挖掘对提升审计效率与质量意义重大,但存在风险隐患。大数据分析应用于审计材料挖掘,既能快速处理海量数据、提升审计精度,又因数据安全防护弱、算法准确性低、审计人员技能不足面临挑战。数据安全隐患易致信息泄露,算法缺陷可引发误判,人员能力不足阻碍技术应用。为此,需加强数据安全防护,提升算法精度,开展专业培训提升审计人员技能。多管齐下,方能释放大数据在审计领域的潜力,助力精准识别与防控风险。

关键词： 大数据分析   工程造价   预测系统   系统测试  

摘要： 针对传统工程造价预测系统在应用过程中存在预测速度较慢、工程造价预测结果不准确、预测结果的准确度较低等问题。本文提出了基于大数据分析的工程造价预测系统。首先,概述了工程造价预测系统基本概念。其次,详细分析了大数据技术,包括基础知识、处理技术和分析技术。再次,设计了基于大数据分析的工程造价预测系统,总结了设计基本原则,搭建了系统功能和结构设计。最后,通过系统测试和案例分析验证了该系统的可靠性和有效性。结果表明:设计的系统能够实现对工程造价信息的有效存储和实时更新,并通过对大数据进行分析处理实现工程造价预测。

关键词： LNG工厂   气体泄漏   风险评估   隐患排查   物联网   大数据分析  

摘要： 针对LNG工厂气体泄漏风险,文章提出了系统化的风险评估方法和智能隐患排查技术,通过分析LNG工艺特点和潜在危险因素,建立了基于故障树和事件树的定量风险评估模型,同时开发了融合物联网和大数据分析的智能隐患排查系统。该系统部署了5 000多个高精度传感器,覆盖工厂95%关键区域,实现了全面实时监测。大数据分析平台每日处理10 TB数据,采用机器学习算法进行隐患识别,准确率达92%。实践表明,该方法显著提高了风险识别和隐患排查效率,有效降低了泄漏事故发生率。

关键词： 脑卒中   智能抗阻训练   大数据分析   个性化康复   运动功能  

摘要： 脑卒中是一种高发病率、高致残率的脑血管疾病,患者康复过程中面临肌力恢复、运动功能改善等挑战。传统康复方法因个体差异大、训练效果不稳定等问题,难以满足个性化需求。本研究旨在开发一款结合大数据分析的智能抗阻训练器械,通过实时监测患者运动数据,利用大数据技术制定个性化训练方案,提升康复效果。研究结果显示,智能抗阻训练器械在改善患者肌力、运动功能和日常生活能力方面显著优于传统方法,为脑卒中康复领域提供了新的技术支持和理论依据。

关键词： 物联网   医疗健康   大数据分析   挑战   应对策略  

摘要： 文中探讨了物联网技术在医疗健康领域的应用现状,并以大数据分析为视角,分析了远程监护、智能诊断和药品管理等方面的具体应用案例。研究指出,物联网技术显著提升了医疗服务的质量与效率,为个性化治疗和精准医疗提供了支撑。另外,针对数据安全、隐私保护和技术标准等挑战,文中提出了相应的应对策略。研究表明,物联网与大数据分析技术的融合,可有效推动医疗健康服务的智能化、个性化和精准化发展。