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关键词： 可靠性预测   混沌时间序列   神经网络   多维时间序列   大数据分析  

摘要： 软件可靠性预测是当前软件研究领域的热点方向,当前软件可靠性预测方法存在误差大、建模时间长等不足,为了获得更高精度的软件可靠性预测结果,提出基于混沌时间序列的软件可靠性预测方法。首先收集软件可靠性样本,并采用混沌处理技术得到多维软件可靠性样本数据,然后将多维软件可靠性数据输入到BP神经网络进行学习,完成软件可靠性预测模型的构建,最后与其他软件可靠性预测方法进行了仿真对比实验。结果表明,这种方法减少了软件可靠性预测误差,不仅能够有效描述软件可靠性变化特点,而且缩短了软件可靠性预测建模时间,提高了软件可靠性预测建模效率,软件可靠性预测效果显著优于其他方法,验证了本文软件可靠性预测模型的优越性。

关键词： 秦泗河矫形外科   儿童   肢体畸形   大数据分析  

摘要： 目的总结分析秦泗河矫形外科团队近40年间手术治疗的万例儿童肢体畸形病例,探讨中国儿童肢体畸形病人的疾病谱、病种分布特征、变化趋势及治疗策略,为制定中国儿童肢体畸形防治措施提供依据。方法检索秦泗河矫形外科团队手术病例资料数据库,选取1980年4月24日至2019年12月31日手术治疗的16岁以下肢体畸形患儿共14839例,对病人就诊年龄、性别、病种分布构成、手术策略等进行归纳分析。结果14839例病人中,男9556例(64.40%),女5283例(35.60%),占同期矫形手术35753例病人的42%;年龄为1~16岁,平均11.6岁,其中6~16岁病人12831例(86.47%);包括神经性、遗传性、代谢性、先天性、创伤性等150余个病种。病人最多的前6个病种分别为脊髓灰质炎后遗症、脑性瘫痪、先天性马蹄内翻足、脊柱裂后遗症、发育性髋关节脱位、创伤后遗症。矫形术式包括跟腱延长术等40余种手术方式。采用矫形手术联合骨外固定技术2071例,其中应用Ilizarov环形外固定1111例,应用组合式外固定960例。结论秦泗河矫形外科儿童肢体畸形数据库近40年1万余例的病例资料时间跨度大、病种分布广、男性儿童为主。疾病谱中脊髓灰质炎后遗症虽排第一位但主要分布于上世纪末。目前脑瘫、发育性髋脱位、先天性马蹄内翻足是儿童肢体畸形的主要疾病。矫形治疗以软组织松解、平衡术为主,结合外固定技术的自然重建理念,对于儿童肢体畸形的矫正具有指导意义。

关键词： 创新探究   健康饮食   大数据分析   服务平台   饮食习惯   饮食知识   食堂就餐   食品安全管理  

摘要： 目前,人们对高校师生的健康饮食关注度并不高,此类APP也比较稀缺。对此,本文研究利用数据挖掘技术、网络编程技术等对高校智慧食堂APP进行创新探究。结合科学健康的饮食理念,开发高校智慧食堂餐饮服务平台(“知味”APP),既能够解决师生在校食堂就餐不便利的问题,又可以解决师生饮食不健康、营养不均衡等问题,为高校师生提供更好、更健康的食堂就餐体验。随着经济的飞速发展,人们对健康饮食的要求随之提高,而食堂供应的饭菜品种、数量有限,口味不齐全,用餐时间短,工作效率低,营业方式单一等远远满足不了广大师生就餐者的需要,还有自身健康饮食知识掌握的不够全面,甚至是知识匮乏;饮食的“量”“质”“时”得不到记录,不能更好的了解自己的饮食习惯等问题得不到解决。当前学校食品安全形势依然复杂严峻,食品安全管理以及能有更好的就餐体验都与群众的热切期盼有较大差距,也急于想改变现状。所以,以创新性的思维,利用大数据分析、互联网技术开发一款健康就餐的食堂APP是重中之重。

关键词： 农商   大数据分析   零售转型   浙江瑞安   战略目标   大资管时代   高端客户   财富  

摘要： 大资管时代,优质的财富管理服务是农商锻行争取高端客户的重要手段,浙江瑞安农商锻行以大零售转型为主线,明确战略目标,坚持科技赋能,基于大数据分析挖掘客户财富管理需求,有效做好中高端客户维护。

关键词： 宁波市镇海区   政务服务   大数据分析   动态更新   数据清单   项目审批   优化重组  

摘要： “网约式”政务巴士服务群众浙江省宁波市镇海区结合数字化改革,推出高度 集成化、智能化、模块化“网约式”政务巴士,真正实 现“一键下单、巴士直达、服务到家”。 “数据清单”让服务提精度。全面摸排现有政务服务 事项,依据大数据分析得出高频事项排名,优化重组 各类资源,动态更新清单数据库,统筹推出职工社保、 医保、项目审批等覆盖24个部门,涵盖助老助残、民 生事务、商事服务、项目帮办等1100余件政务服务事 项的远程办理服务数据清单,为实现政务巴士一键预 约、上门办理、即办即结做好辅助。

关键词： 智慧路灯系统   云边端协同   信息挖掘   大数据分析   监控界面设计   亮度控制  

摘要： 智慧路灯是智慧城市的重要组成部分,针对目前市场存在的路灯功能单一、能耗较高等问题,研发了一种云边端协同的智慧路灯系统。系统硬件采取云边端架构,前端分控制器作为边缘计算的实时控制单元,将采集的传感信息处理后及时传输到边缘侧总控制器,边缘侧的总控制器对各个前端分控制器获取的信息进行挖掘和计算,然后上传到云端。前端与边缘侧采用ZigBee无线通信,边缘侧与云端采用NB⁃IoT无线通信。同时,文中提出一种改进的孤立森林算法挖掘夜间车流量变化规律,通过智能调光和对路灯分组控制与休眠算法,利用大数据分析挖掘车辆的速度、数量和车流量变化趋势,自动根据环境信息智能地控制路灯亮度和数量,有效地降低了路灯的功耗和事故发生率。

关键词： 大数据分析   计量装置   运行误差   检测精确度  

摘要： 传统的计量装置运行误差检测方法检测时间过长,导致检测准确度低。因此,本文设计了基于大数据分析计量装置运行误差检测方法。该设计分析计量装置运行误差的不确定度,并基于大数据分析校正检测计量装置始动元件,设计计量检测装置的运行结构,从而实现计量装置运行误差检测。实验结果表明,本文设计的计量装置运行误差检测方法能有效减少检测时间,提高了检测的准确度,有一定的应用价值。

关键词： 东江-韩江古驿道   聚落分布特征   大数据分析   时空规律  

摘要： 揭示东江-韩江流域聚落分布特征,为区域聚落历史研究提供借鉴。从古遗址分布、古建筑分布、古墓葬分布等大数据分析出发,运用GIS(地理信息系统)技术,以古驿道为线索,结合历史事件、交通、地理的时空视角研究该区域的聚落分布时空规律,讨论时空要素与经济发展、人口迁徙之间的关系,发现了哑铃型西北-东南对角布局、冂形-四边形布局、四边形+对角线布局等三种分布规律,并按时空不同阶段对聚落分布特征形状的内在驱动因素、外在影响因素进行分类与分析,结合区域系统理论探讨东江、韩江古驿道沿线聚落分布的影响因素与驱动机制。

关键词： 大数据分析   储层参数   预测   页岩油  

摘要： 吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油具有“源储共生”的赋存特征,油层和隔夹层呈高频互层,利用常规测井进行孔隙度、饱和度等参数计算存在较大误差。为提高储层参数测井解释精度,利用大数据分析技术,通过数据深度挖掘,建立核磁储层参数与常规测井曲线之间复杂的、非线性关系,进行页岩油储层参数评价,与核磁测井处理结果对比精度较高,随深度的变化趋势一致性更高。模型计算结果精度能够满足地质研究的需求,明显优于传统的回归分析方法。

关键词： 用水量预测   大数据分析   多元线性回归法   灰色GM(1,1)   时间序列法  

摘要： 基于2011—2019年郑州市用水统计资料,通过建立ARIMA模型、灰色GM(1,1)模型和基于大数据分析的多元线性回归分析3种模型对郑州市城市用水量进行预测。结果表明,利用主要影响因素建立的基于大数据分析的多元线性回归分析模型优化度R^(2)和平均相对误差分别为0.946和1.758%,而ARIMA模型、灰色GM(1,1)的R^(2)分别是0.800、0.867,平均相对误差分别为2.394%、2.062%。因此,基于大数据分析的用水量预测方法不仅可以结合现有公开数据资料充分考虑影响用水量的相关因素,还可以避免各影响因素间的非独立性而影响预测精度,此方法的预测精度较高。