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  • 基于大数据的短期负荷预测关键技术研究

    来源:山东大学 发布日期:2019-05-12

    电力系统负荷预测是根据电力负荷、经济、社会、气象等的历史数据,探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响,寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系,从而对未来的电力负荷进行科学的预测。本文主要是以含有大型钢厂冲击性负荷的地区负荷数据为基础,对负荷预测方法进行了深入的研究。该地区的负荷预测工作与以往的负荷预测工作不同,由于该地区的负荷组成中钢铁负荷所占比例过大,整体负荷基础小,导致负荷曲线没有平滑
  • 计算机技术在食品安全追溯体系中的应用研究

    来源:轻工科技 发布日期:2019-05-07

    中国食品名城漯河,作为首批国家智慧城市建设试点城市、全国最大的天然色素基地、肉食品加工基地、食品包装基地、食品物流基地和食品营销基地,一直致力于漯河市食品安全体系的建设和"食品供应链条"的整合。本文针对漯河市食品安全追溯体系建设中存在的问题,从计算机技术层面进行系统的研究与分析,提出解决问题的对策和构建计算机技术平台的食品安全追溯体系方案。
  • 基于大数据的石化企业智慧化安全管理研究

    来源:化工管理 发布日期:2019-05-01

    在大数据时代背景下,石化企业积累了大量的安全管理业务数据。为了充分及有效的应用这些数据,使其真正为石化企业安全管理及预警服务,文章以石化企业安全大数据为基础,并通过知识发现(KDD)及数据挖掘技术,建立了一种基于大数据的石化企业智慧化安全管理系统,以做到石化企业安全管理的智慧报警、智慧作业、智慧指挥及智慧决策,从而提高石化企业的安全管理水平。
  • 大数据背景下的石化企业客户资源管理方案研究

    来源:当代石油石化 发布日期:2019-04-20

    在石油化工体系中,装置作为研究的基本单元,在整个石化数据管理体系中占据核心地位。在大数据分析的背景下,基于石油化工数据管理体系建设,加强对以装置为核心的客户资源管理,通过数据挖掘、人工智能等手段,对海量数据进行深度加工利用,实现石化企业数据价值的最大化,已经成为科研院所信息化发展、提升技术服务水平和综合实力的必经之路。通过装置数据层层向上统计,即得到装置类型层、企业层数据。一方面,实现自下而上的数
  • 构建“四维抓手”的协同监管食品安全模式——以松江大学城文汇路餐饮一条街为例

    来源:行政科学论坛 发布日期:2019-04-15

    在"互联网+"时代,政府、互联网平台和消费者这三方主体日益形成网络嵌套式关系,它们发挥各自的主体优越性,围绕信息技术这个平台的打造,探寻多元主体扁平式新型食品安全监管模式的可能性。简言之,应构建起"四维抓手"的协同监管模式,即发挥看得见的政府之手、看不见的市场之手、看不见的社会握手和信息技术之手的共同作用,形成信息共享,共同挖掘大数据治理的优势,确保人们的食品安全。
  • 大数据下建筑材料检测市场拓展的研究

    来源:广东建材 发布日期:2019-04-15

    本文以某检测机构2015至2017年三年间建材检测数据为样本,利用数据挖掘和数据分析,分析建筑材料检测质量情况,研究讨论大数据下建材检测业务的市场拓展方向,如何形成多角色业务联系和价值创造以及大数据背景下的企业协同共生机制和联动业务合作模式,促进科研技术成果转化,实现服务创新和业务拓展。
  • 基于课程关联度的电子信息类核心课程甄别

    来源:教育教学论坛 发布日期:2019-04-10

    电子信息类各专业核心课程甄别的目的,是为了激发教师的质量意识与竞争意识,实现并明确促进学生学习的教学目标与教学方向。文章利用教务管理信息系统大数据,应用统计学关联算法,分析以往毕业学生各课程成绩与GPA的数据,甄别出电子信息类专业的"核心"课程,为学校的教学活动发挥了导向、诊断和监督等功能。文中所研究的方法同样可以推广到其他高校和其他专业、从而为促进人才培养提供理论依据和数据支撑。
  • 汽车供应链大数据应用探讨

    来源:时代汽车 发布日期:2019-04-05

    在时代进步和科技发展的背景下,计算机技术、互联网技术、云计算技术以及电子商务技术等逐渐相互渗透,大数据是其中重要的产物之一。但是企业对于如何能够以有意义的,有效控制成本的方式实施大数据分析法,缺乏一副明晰的路线图指导.本文首先简要介绍了何为大数据,然后分析了汽车供应链大数据的特征,最后探讨了大数据在汽车供应链管理中的应用场景,宏观的快速了解大数据技术对供应链管理的影响,帮助您的企业未来在供应链环节
  • 大数据下的一种人工免疫算法在汽车设备检测中的研究

    来源:科技通报 发布日期:2019-03-31

    针对人工免疫算法存在易早熟等缺点,将蚁群算法融合到算法中,改进了算子因子,并通过蚁群算法特有的信息素,转移概率等操作,提高了算法的性能,仿真实验中,将融合后的算法结合支持向量机对大数据条件下的汽车设备的故障进行预测,取得了比较好的效果。
  • 大数据过程质量控制系统在钢铁生产中的应用

    来源:中国金属通报 发布日期:2019-03-31

    伴随着自动化和信息技术的快速发展,以及大数据时代的到来,将大数据和信息技术运用到企业生产中已经成为了众多企业的共识。因此文章以钢铁生产为例,探究大数据过程质量控制系统的具体应用。
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