基于LS-SVM的新机备件需求预测

为解决因新机备件历史消耗数据相对较少而给备件预测工作带来的困难,提出应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归算法来实现新机备件需求的预测.阐述了最小二乘支持向量机的基本原理,建立了新机备件需求的预测模型,选取核函数,采用LS-SVM对训练样本进行学习,对其网格结构参数进行训练,通过十字交叉验证(cross-validation)和网格搜索(grid-search)确定最优参数,利用训练后的LS-SVM对新机备件需求进行预测,并进行算例仿真.结果表明,LS-SVM在新机备件需求预测上表现优秀.     

用时态数据库思想设计组织结构表

在关系数据库中设计的组织表结构，当进行组织改名、迁移等具有时态特征的操作时，会产生数据丢失、新旧数据割裂现象。为避免此类问题的发生，引用了时态数据库的设计思想。把有效时间演进成时态组织ID，为一个组织赋予实体组织ID和时态组织ID。通过实体组织ID和时态组织ID记录一个实体的变化过程，避免了数据丢失、新旧数据割裂现象的发生。     

E—MATCH新一代端口自扫描功能智能布线系统

E-MATCH智能布线系统除了具备引导跳线操作、能够自动准确记录连接关系的变化、能够准确显示从交换机端口到房间位置终端的链路信息和历史数据的记录与追踪能力等基本功能外，更能实现高效简洁的系统结构和全图形化的管理方式，从而以更高科技实现用户的最大价值。     

智慧的零售：让数据成为竞争优势

现代零售数据存在的问题现在,绝大多数零售企业已经采用了ERP系统,企业各个业务环节都基本实现了数字化。很多零售企业在采用ERP系统多年后,积累了海量的运营历史数据,这些数据在为企业提供便利的同时,也带来了诸多问题,主要表现在三个方面。     

分布式历史数据的处理

根据历史数据的数量大,隐含信息复杂,存储和使用不方便等特性,整理出实际数据管理的四种处理分析方式.其中第四种方式使用MapReduce数据模型,在Hadoop平台和RDBMS共生的环境下,实现深度数据分析和处理.     

CMMS在抚顺矿业集团公司页岩炼油厂ATP项目中的应用

通过对抚顺矿业集团公司页岩炼油厂CMMS项目的介绍,说明了现代化企业在设备管理和维修维护方面使用CMMS的必要性,以及在实施CMMS时的一些经验。     

造纸看欧洲——欧洲造纸产业概况图

正近几年,各媒体不时刊登欧洲造纸企业停产、关闭或转行的新闻,让人感到欧洲造纸产业的艰难,甚至有人用"风光不在"来形容欧洲造纸产业。历史数据表明,当欧洲和美国的GDP增长率在1.5%或以下时,纸     

不要只成为一个“更换者”

要成为一名熟练的模具故障检修员，你就要了解模具的功能及注意细节，建立一套统一的故障检修方法，并利用历史数据来指导你做出更换摸具组件的决定。     

手持设备中股票软件数据存储方案的设计

针对股票软件中历史数据的特点.深入分析了B+树存储和线性表存储两种数据存储方案.这两种方案均能达到股票软件的应用要求,最后进一步从性能和资源耗费上对这两种方案进行了对比分析,指出了它们各自的优点与不足,对其他类似的设计具有很好的借鉴意义.     

基于实时功率曲线的风电机组出力特性研究

基于实时功率曲线对风电机组出力特性进行分析,主要通过采集风电机组风速、功率、可靠性状态、大气压力、环境温度等历史数据进行过滤修正,计算出能够反映风电机组真实出力情况的实时功率曲线,并与出质保检测功率曲线进行对比,最后结合功率一致性系数对风电机组出力特性进行评价。找出性能下降比较严重的风电机组并及时整改,进而提高风电机组的发电能力。该方法不仅能够在线评价风电机组的性能优劣,且适用于各类型风电机组,具有广阔的应用前景。