LTE室分高倒流小区解决方案的研究

LTE室分高倒流直接影响室内4G用户的感知，同时较大程度拉低LTE网络驻留率指标。由于室内无线环境的封闭性，室分小区之间的覆盖独立性，仅仅通过参数调整的手段达到降低高倒流的效果非常不明显，因此本文针对目前影响室内用户感知的高倒流问题，从高倒流小区的标准出发，对室分高倒流小区的发现手段，产生原因及解决方案进行详尽地阐述，并针对各类型的高倒流情形提出解决方法，最终提供读者发现、分析及解决室分高倒流小区的有效方案，从而作为研究方法提供给LTE室内小区高倒流问题解决的指导意见     

谈高延性混凝土材料在加固窑洞工程中的优势

通过对农村窑洞危房改造的现场调查,总结了危险窑洞的加固方法,并结合新的科研成果,提出高延性混凝土材料在加固窑洞工程中的应用优势,以期为实际施工提供指导。     

基于大数据挖掘的用电行为分析

得益于智能电网的发展,电力大数据的价值与作用逐渐被挖掘。通过对电力大数据的深入挖掘与研究,可促进电网企业管理水平的进一步提升,为我国智能电网的发展提供助力。而依托于大数据挖掘的用户用电行为分析,可实现当前企业电网调控与需求侧的充分融合,为电力系统的稳定性运行提供保障。基于此,文章针对大数据挖掘的用电行为分析进行深入探析,以期为智能电网发展提供帮助。     

基于云服务的煤矿水害监测大数据智能预警平台构建

针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板"下三带"理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以"下三带"理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。     

江西萍乡大江边地区煤矿地质特征与聚煤规律

为研究大江边地区的聚煤规律,通过分析区内含煤地层、煤层对比及可采性、煤质等煤层特征,综合研究区内聚煤期前古构造和古地理、聚煤期大地构造以及聚煤期后构造变动等成煤条件,指出区内含煤地层为多期次的沉积作用形成。     

不同填料加筋碎石桩桩体模量研究

选用三种不同的碎石桩桩体填料和三种不同强度的编织聚丙烯土工套筒组成加筋碎石桩(GESC),对桩体进行大尺寸的单轴压缩试验,研究其在轴向荷载作用下的模量特性,并结合理论分析探究加筋碎石桩桩体模量的计算公式。研究表明,单轴压缩条件下桩体模量受填料种类影响;桩体模量和填料的被动土压力系数有良好的线性关系;建立了桩体承载力和模量的计算公式,经试验验证公式实用性良好。     

基于大数据的C语言程序设计

C语言作为一种程序设计语言,在大数据组成的物联网和云计算中应用广泛,具有强大的适应性和兼容性,是大数据时代下,在IT行业中起到关键作用的程序设计语言。文章分析了基于大数据的C语言程序设计的必然性和应用策略,为C语言在大数据上的应用方向提供了参考依据。以汉字的应用为例,提出了解决C语言应用问题的思路。     

基于大数据的广播电视技术转型与发展研究

随着互联网技术的发展,人们已经步入了信息化时代,新媒体行业的发展产生了大量的数据信息,促进了大数据技术的发展。在此时代背景下,广播电视行业的发展面临着一定的挑战。基于此,文章就详细分析大数据时代广播电视技术转型与发展的困境,并针对性的提出发展策略。