简介:摘要:电力系统通信网络承载了继电保护、电力调度自动化等多种业务,随着智能电网建设步伐的加快,电力通信网络上承载了越来越多的重要业务,如何提高通信网络的运行水平,成为通信专业人员亟需解决的问题。本文通过对电力系统通信网络运行现状进行分析,引入多点互联模型、分布式机制和负载均衡策略,设计了一种高效稳定的监控模型,并以电网应用为实例对模型的可靠性进行分析。
简介:摘要:随着数据经济活动增多,越来越多的企业认识到数据是关键生产要素,数据成为了具备“价值”的产品,数据资产价值体现形式具有多样性,现有的资产价值方法难以全面、客观衡量数据资产价值,具有局限性。因此,如何将数据转化数据资产、如何界定数据资产价值、如何对数据资产价值进行量化分析,都是数据资产研究的热点。数据资产的价值在一定程度上具有数据规模、数据鲜活程度、数据采集、数据分析和数据处理能力决定,本文经过对数据资产价值的影响因素进行分析,提取了衡量数据资产价值的特征维度及相应细分维度权重,给出了数据资产价值的计算公司,提出了一种衡量数据资产价值的通用方法。
简介:摘要:分析短时交通流预测的意义,对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类,主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型,对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展,组合预测模型多样化,预测精度不断提高。
简介:摘要:本文基于Navis-Stokes流场控制方程,研究了用于合成射流仿真的k-ε模型以及RNG k-ε模型及其求解方法。开展流体仿真模型的研究。
简介:摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性,提高了预测的精度。
简介:摘要:本研究旨在探究基于关联规则的教务管理系统的设计与实现。通过应用数据挖掘技术中的关联规则算法,实现对教务数据的挖掘和分析,从而提供有效的决策支持和数据驱动的教务管理方案。本文介绍了关联规则算法的概述,以及数据挖掘技术在教务管理中的应用。对教务管理系统的功能需求和非功能需求进行了详细分析。为了确保数据质量,本文还阐述了数据的采集与预处理过程。在此基础上,本文设计了教务管理系统的架构,并划分了相应的模块,包括数据库设计与实现、界面设计与用户交互,以及关联规则算法在系统中的应用。系统测试和性能评估结果表明,该系统具有良好的功能和性能。
简介:摘要:本文讲述了在数模检测中,如何将数学模型与实际工件根据坐标系拟合。以三个测量案例为例,灵活使用迭代法建立坐标系,在不影响使用的前提下且能够保证测量精度。为数字化测量建立测量条件与基础。
简介:摘要:伴随着我国社会经济的快速发展,企业已经进入历史发展新阶段。随着企业转型升级不断深入,要更好地发挥企业在国家经济发展中的引领作用,其关键就在于,团结和带领广大职工群众,紧密团结在党的领导之下,保证党在企业的领导地位。党建工作积极助力工会工作在企业内的开展,对团结广大职工分发挥经济发展主力军作用,巩固党对企业的领导地位,更好地了解职工心声、维护职工合法权益,促进企业高质量发展,有十分重要的现实意义。促进企业党建工作的纵深发展并与工会工作开展深度融合,是企业在进入新发展阶段后,想要保持高质量健康发展必须要重视的课题。基于此,本篇文章对党建工作与员工职业发展的关联与帮助进行研究,以供参考。