数据驱动的城镇智慧水务日用水量预测算法

针对国内某中小型自来水公司的实际供水情况,通过对比相关系数分析了天气等因素对日供水量的影响,确定了日用水量预测所需的输入参数;比较了3种用传统基于大数据的水量预测方法在该自来水公司中应用的性能,针对用传统方法预测误差较大的问题,提出引入前一日用水量和前8 h的用水量作为影响因素的改进方法.将所提方法在该自来水公司的信息系统中进行了实际测试,验证了所提算法的有效性.根据算法性能和实现复杂度,给出了适用于城镇水务的水量预测算法和算法执行形式,能够帮助水务企业提高水量预测精度,有效提升水资源的利用率.     

基于智慧化的城市管理发现问题模式

发现城市问题是城市管理的源头。为达到城市管理“第一时间发现问题、第一时间处置问题和第一时间解决问题”的总体目标。发现问题是关键。智慧城管自建设以来,不断完善发现问题的手段,扩大视频监控、移动监控、智能监控和单兵装备的配备与应用范围,实现了对城市管理的部件（人和物）、事件的全面感知。     

基于大数据分析的风电智慧化巡检系统研究与建设

为了有效解决风电场巡检难度大、效率低等问题，设计了一种风电场智慧化巡检系统，通过数据采集与监视控制系统(SCADA),结合机器人、无人机智慧巡检技术获取风机机组设备状态信息，并利用Hadoop大数据分析技术、智能算法及评估模型对设备的健康度、寿命等进行智能评价，为管理人员决策提供数据支持，旨在提高风电场巡检数字化、智慧化水平，可为风电场智慧化巡检建设提供参考。     

基于属性依赖度分析的粗糙集数据挖掘方法应用

目的采用粗糙集中的属性依赖度分析方法对胶合板缺陷检测数据进行分析,获得各属性对决策的不同作用,并得出各属性间的依赖关系．方法采用粗糙集属性依赖度分析方法对实验数据进行有效分析,挖掘出对决策分析影响大的属性,去掉对决策分析影响小的冗余属性,构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出各属性对决策分析的影响程度以及各有关属性间依赖关系的知识,在胶合板缺陷检测数据集的17个属性中,得到了3个重要属性,5个对决策影响较小的属性．结论基于粗糙集属性依赖度的数据挖掘方法提高获取规则的快速性,降低计算的复杂度,增强规则的可解释性,取得良好的研究结果．     

一类决策信息的价值分析模型

利用经济管理活动中商业决策的利润分析模型，采用预先的事后分析方法研究可否通过获取有用的决策信息来提高其期望利润，建立反映决策信息价值的价值分析模型。     

智慧化对养老服务业的影响研究

利用Citespace软件可视化分析CNKI数据库中以智慧、养老服务为主题的EI、SCI、核心、CSCD、CSSCI论文,从发文量、作者、研究机构、高频关键词、关键词聚类、突变词进行分析.发现现有研究主要集中在智慧养老服务模式、智慧养老信息系统构建、医养结合养老模式等方面.在此基础上,对下一步研究方向提出建议.     

基于模糊粗糙集依赖度的两步属性约简方法

为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集,然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简.仿真结果表明,该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率.     

浅谈高校后勤管理信息化、智慧化改革

后勤管理工作是高校建设发展的重要保障,通过建立健全智慧化管理体系,加强智慧化服务平台软实力的建设,规范智慧化平台的管理,可以为学校朝着更快捷、更方便、更高效的智慧化方向发展提供坚实的保障。本文从高校发展方面论述了后勤信息化、智慧化改革的必要性,并从后勤具体负责事务展开阐述了改革的具体措施,初步探索了学校后勤改革。     

建筑程序的智慧化过程控制研究

针对建筑项目实践中发展演进的过程进行研究,从系统论的角度对建筑项目的智慧化表征及系统维度进行分析,并通过采用系统方法对影响因子进行数据分析,对建筑项目程序动态变化的过程进行有效控制,为建立智慧化的动态建筑项目方法框架,及建筑项目正向发展提供了新的思路。     

基于水资源压力分析的水价改革研究--以河南省城镇生活用水为例

随着社会经济的迅速发展,河南省水资源的供需矛盾越来越突出。为响应“让全国人民喝上干净水”号召,从河南省城镇生活用水面临的压力出发,分析水价改革中面临的主要问题,论证了必须加快水价改革推进工作以实现保护水资源目的的必要性。     

基于遗传算法的人力资源组合测评模型

提出一种组合测评模型,通过构造权向量表示不同测评模型对人才评价的测评性能,把多测评模型的组合问题转化为对权重的优化问题.在测评准确度的基础上设计适应度函数,采用遗传算法对权向量进行优化,并设计了个体选择策略,避免陷入局部优化.实验表明,所构造的模型能够有效降低测评结果的平均误差.     

基于RCEPN的资源配置优化模型与方法

由于系统资源变化会限制传统随机Petri网的应用,在对传统随机Petri网研究的基础上,提出一种带有资源约束的扩展Petri网（RCEPN）方法,使RCEPN中的每个变迁都有一类资源关联,并且变迁的实施速率与资源数量密切相关.RCEPN不仅使状态空间缩小,降低复杂性,也可使系统中任务和资源间的逻辑关系更加清晰,便于流程描述.利用排队论和数学规划给出了流程优化的数学模型,形成了解决资源优化配置问题的0-1规划,使RCEPN系统的响应时间最短.通过采购业务流程实例,验证了模型建立和优化方法的有效性.     

基于GSM网络的智能家居热水器

随着电子技术的发展,智能家居的产品呈现出快速发展的趋势。本设计是基于GSM网络的智能家居热水器,具有温度可控、时间预约、远程手机控制的功能。     

基于连续双向拍卖的网格资源管理模型

针对网格计算中的资源管理,提出了一种基于连续双向拍卖的模型。该模型由资源代理、任务代理、拍卖师组成,扩展了任务和资源的描述,为资源代理和任务代理定义了各自的定价函数。该模型同时考虑了用户和资源拥有者双方的利益,较为合理和实用。     

基于Vague集的网格资源发现模型

资源发现是网格技术的一个非常重要的方面,资源发现就是找到与预想的资源描述相匹配的资源.当前对网格资源匹配的研究主要集中于精确匹配,而在模糊匹配方面做的研究较少.通过引入Vague集理论,结合P2P的资源发现技术,提出了一种新的网格资源发现模型.该模型提供灵活的资源模糊匹配机制,用户可以根据自身资源需求来发现资源.仿真实验表明,提出的发现模型具备良好的资源发现性能.     

Fair resource allocation algorithm for the smart TV system

In order to address the resource allocation problem of the smart TV system, a resource allocation algorithm based on the nonlinear elastic task model is proposed. First, we define fairness of QoS levels and describe the fair resource allocation problem of the smart TV system. Then, based on the nonlinear elastic task model, a fixed-point iteration method is used to solve the resource allocation problem and a sufficient condition for the convergence of the method is derived. Finally, nonlinear elastic task model is applied to the adaptive fair sharing controller. Simulation results show that the proposed algorithm can obtain fair resource allocation with a faster convergence speed than existing algorithms.     

基于MBD模型的工序模型构建方法

针对“基于模型驱动”的产品研制模式中,难以高效地构建工序模型以准确描述实际加工过程的问题,开展机加件工序模型构建方法的研究,提出以基于模型定义（MBD）模型为输入的工序模型构建方法.以零件MBD模型为输入,采用CAD系统二次开发技术进行模型参数提取,提出MBD模型参数信息结构化表达方法.交互进行加工工序设计,建立常见的机加工序工艺信息库辅助具体加工方案设计;根据MBD模型参数和工序参数得到工序模型构建数据文件.读取工序模型构建数据文件,实现工序模型快速建模.开发了工序模型辅助构建工具,以某航空企业典型机加件为例,验证了所提方法的有效性.     

基于可持续发展的企业资源计划模型

企业资源计划以提高客户满意度为目标,它既是管理手段,又是现代化管理理念。把人工神经网络方法和Petri网技术相结合,对生产性企业进行管理,是企业资源计划可持续发展的优化模式,它对企业间加强交流,实现资源共享有一定的借鉴作用。     

改进支持向量机的管网状态模型

为了解决供水系统优化调度的管网模拟问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的宏观关系模型.利用支持向量机推求管网节点水头和供水泵站供水量、供水压力的非线性关系.考虑了样本数量的不平衡性，引入权重因子.在结构风险最小化准则的目标函数中适当加大峰值和谷值样本误差的权重.还考虑了模型参数选择问题，建立了能应用于实际预测的参数选择方法.经杭州市实例计算表明：改进的支持向量机算法提高了测点在峰值压力和谷值压力时的拟合精度，模型95%以上测压点数据的相对误差都在±5%以内，4个测点的平均绝对百分比误差分别达到0.96%, 0.99%, 1.86%和2.06%.