公共建筑能耗监测平台数据缺陷辨识方法和在线诊断研究

数据问题多、发现和处理不及时是目前公共机构能耗监测平台普遍存在的问题,在对公共机构能耗监测平台常见的数据缺陷和问题进行研究的基础上,按照数据缺陷的不同程度,对数据缺陷进行了模糊归类,并对不同数据问题进行数学模型抽象,并结合不同数据属性,提出了一套简单数据纠错数学方法。以某实际办公建筑能耗监测平台为基础,在数据库层面,应用该数据纠错和辨识算法对能耗监测平台出现的数据问题及时响应并在线缺陷辨识。该方法能够快速对数据问题进行响应和辨识,有效避免能耗监测平台因数据问题带来的不同程度的后果。     

城市地下空间数据标准化现状与发展趋势

为加快城市地下空间信息化进程,有效地收集、存储、分析与利用地下空间数据,需确定城市地下空间数据标准,即确定收集数据种类和内容、数据分类和编码方案等。从城市地下空间所涉及的地理数据、地质数据、岩土工程数据、地下管线数据、地下建(构)筑物数据5个方面出发,调查了相关领域的国内外数据标准化现状,阐述了可供城市地下空间数据标准借鉴和参考的内容,并在此基础上提出城市地下空间数据标准化的4个发展趋势:拓展现有数据标准在城市地下空间中的应用;数据结构化与XML交互;元数据标准化;原始数据和全过程数据标准化。最后给出了城市地下空间数据标准化的一些建议,以期更好地推进城市地下空间信息化工作。     

Extracting knowledge from building-related data — A data mining framework

Energy management systems provide an opportunity to collect vast amounts of building-related data. The data contain abundant knowledge about the interactions between a building’s energy consumption and the influencing factors. It is highly desirable that the hidden knowledge can be extracted from the data in order to help improve building energy performance. However, the data are rarely translated into useful knowledge due to their complexity and a lack of effective data analysis techniques. This paper first conducts a comprehensive review of the commonly used data analysis methods applied to building-related data. Both the strengths and weaknesses of each method are discussed. Then, the critical analysis of the previous solutions to three fundamental problems of building energy performance improvement that remain significant barriers is performed. Considering the limitations of those commonly used data analysis methods, data mining techniques are proposed as a primary tool to analyze building-related data. Moreover, a data analysis process and a data mining framework are proposed that enable building-related data to be analyzed more efficiently. The process refers to a series of sequential steps in analyzing data. The framework includes different data mining techniques and algorithms, from which a set of efficient data analysis methodologies can be developed. The applications of the process and framework to two sets of collected data demonstrate their applicability and abilities to extract useful knowledge. Particularly, four data analysis methodologies were developed to solve the three problems. For demonstration purposes, these methodologies were applied to the collected data. These methodologies are introduced in the published papers and are summarized in this paper. More extensive investigations will be performed in order to further evaluate the effectiveness of the framework.     

大数据思维的乡村规划数据价值挖掘与应用研究 ——以环梵净山地区乡村为例

大数据思维具有利于进行目标决 策、挖掘数据价值的优势与以高效利用为导 向的特点,而乡村规划的复杂性使其具有明 显的大数据特征。因此,利用大数据思维对 乡村规划的海量数据进行快速筛选,对于数 据价值的高效应用有着重要的借鉴意义。研 究将大数据思维引入乡村规划,用以解决乡 村规划工作面临的数据庞杂、相关利益群体 需求多样化和区域统筹困难等问题。探讨了 大数据思维下乡村规划的原则与方法,并在 环梵净山地区的乡村规划实践工作中进行摸 索,从基础数据的采集、提取到价值数据的 定位细分,旨在希望数据价值的挖掘可以辅 助规划决策。     

基于Python的数据批处理探讨与应用

日常数据处理工作中往往会遇到大批量、有规则的数据,又没有统一的数据处理软件进行处理.基于数据批处理的现实需求,通过研究Python脚本在数据处理中的常用开发技术,详细介绍了利用Python进行数据批处理实现的原理和过程,并结合工作实践,实现了文本文档数据、Excel数据以及地理空间数据的批量处理,并对批处理代码进行可执...     

数据中心用电管理解决方案

本文主要分析了数据中心的用电特点,介绍了派诺针对数据中心机房用电特点制定的数据中心用电管理整体解决方案。解决方案以数据中心高可靠性为首要满足要求,在数据中心配电管理系统、数据中心用能管理系统和数据中心漏电火灾控制系统中,分别根据数据中心的特点进行了系统配置,为数据中心用电系统稳定可靠的工作提供系统支持。     

地震数据质疑

地震数据在地震学,地震工程学及其它有关学科方面均有广泛用途,是一种基本数据,故其准确性至关重要.但目前的现状是,地震数据中有一部分的准确性较低,甚至存在差异十分悬殊的情况.经过检索,对一部分地震数据提出修正意见,以提高引用地震数据文献的科学性,使不正确的地震数据停止被引用.     

城市基础地理空间信息数据集成模式研究

针对地理信息系统数据资源量大,存储的数据格式不同等问题导致的空间数据多源性,数据综合利用及数据共享等不便,对地理信息应用平台构建中空间数据的异源性集成进行了探讨,以期提高各种地理信息数据的集成应用.     

数据挖掘技术在建筑企业经营管理中的应用研究

研究数据挖掘技术在建筑企业经营管理中的应用,通过精准挖掘建筑企业经营相关数据提升建筑企业经营管理性能。通过数据挖掘技术构建数据智能挖掘模型,并利用该模型对设计的建筑企业经营管理模型中的管理数据进行挖掘后,通过XML数据合成与Web服务器注册完成数据集成,利用改进神经网络算法对集成数据的分类,将分类结果传递至终端数据库存储,利用SAP数据库管理技术合成终端数据,使用OLAP将待分析的数据合成,并通过查询工具、报表工具以及数据分析工具完成企业经营数据的查询、报表生成以及数据分析。实验表明,该方法在挖掘数据时具有极高的准确率和召回率,数据库占用率较低,具一定的实际应用价值。     

空间数据挖掘中的数据预处理技术研究

针对原始空间数据存在的问题及空间数据挖掘模型对输入数据集的要求和期望，提出了一个面向空间数据挖掘的数据预处理工作流程，结合具体工程实例证明该方法实现了面向空间数据挖掘的数据预处理模块，具有一定的推广价值。