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大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响,存在时间和空间上的变异性,监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础,并与空间数据辐射思想相结合,建立了云滴概率密度分布估计模型,然后导出云概率密度分布函数,依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征,并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征,得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明,云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态,而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。
相似文献
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《Planning》2015,(6)
大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。 相似文献
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如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率. 相似文献