简介：摘要：随着经济和科技水平的快速发展，高炉长寿，可以减少一代炉役内高炉停炉检修的次数，并延长一代炉役的时间，即能够节省停炉改造的投资成本，亦可以提高一代炉役期间单位炉容的出铁量，进而提高经济效益，因此，高炉长寿已是各钢铁企业的追求目标。高炉的炉底炉缸区域，处于高炉的高热负荷区，热流强度及受铁水熔渣的冲击极大，该区域能否长寿，往往决定了高炉的长寿，因此，炉底炉缸区域的寿命，历来是炼铁从业者关注的重点。本文重点就高炉炉底的结构型式、炉底炉缸冷却系统、耐材的材质选择和结构等方面，从设计角度探讨高炉炉底炉缸的长寿。

简介：摘要:大数据背景下,网络异常行为检测的重要性日益凸显,但是目前还没有一套相对比较完善、科学有效的方法来解决这些问题。随着大数据的广泛应用,利用智能算法实现网络异常行为检测已经成为一种重要手段，本文基于大数据相关理论构建了一种包含大数特征、分布式处理技术以及融合模型等多种方法结合的检测平台。

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：摘要：本文介绍了一个基于大数据技术的电量数据分析模型，旨在应对当前电力系统面临的数据处理挑战。随着电力数据规模的快速增长，传统数据处理方法已显不足，因此研究利用大数据平台优化电量数据的收集、存储、处理和分析过程。模型结合了数据预处理、分布式存储、以及实时数据分析技术，提高了处理效率和数据分析精度。该模型有效提升了电网运行的监控和决策支持能力，为电力系统的优化和安全运行提供了有力支持。

简介：摘要：本文旨在探讨大数据技术在环境保护数据分析与模型建立中的应用与重要性。为了有效处理和利用环境数据，研究采用了数据挖掘、模型构建与优化等方法。通过分析环境数据的多样性与实时性处理技术，本文揭示了大数据技术在环境数据清洗与预处理中的关键作用。在模型建立方面，探讨了大数据驱动的环境监测与预测模型的构建过程，并针对模型的参数优化与算法选择进行了深入研究。研究结果表明，大数据技术不仅提升了环境数据分析的准确性和效率，还为环境管理和政策制定提供了科学依据与决策支持。这些发现对于推动环境保护工作的现代化和智能化具有重要意义，未来的研究方向将集中在技术进步与数据应用的持续优化上。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于大数据技术的智慧化招标采购模型，通过对招标采购过程中的数据分析和应用，实现采购流程的优化和效率的提升。本文基于大数据技术，结合智慧化招标采购模型的研究，提出了一种新的方法来解决传统招标采购中存在的问题，为企业提供更加高效和智能的采购决策。

简介：摘要：气象行业数据种类繁多,包括各类结构化、半结构化和非结构化数据,随着互联网技术、信息化技术以及气象观测技术的迅速发展,气象数据采集频次从逐天逐时转变为逐分钟,使气象行业累积了海量数据,数据量已达到PB以上,具有典型的大数据特征。传统的计算方式无法对海量数据进行深度挖掘,在应对海量数据的高并发访问同样遇到了处理瓶颈,导致在气象防灾减灾领域,气象数据的价值无法有效的实现。因此,气象部门对于应用大数据相关技术以提升气象信息化水平有着迫切的需求,在此背景下,气象大数据云平台“天擎”作为气象部门信息化的核心系统应运而生。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展，其在测试模型和检测仪器研发领域的应用日益重要。本文旨在探讨基于大数据技术的测试模型与检测仪器的研发，并介绍了大数据收集与分析、机器学习模型建立、验证与评估等关键步骤。同时，还探讨了大数据技术在传感器数据采集与处理、智能化检测仪器设计以及检测仪器优化与改进方面的应用。通过研究和分析，我们可以更好地了解大数据技术对测试模型和检测仪器研发的影响，并为未来的研究和发展提供指导。

简介：

简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要：随着大数据技术的发展，招投标决策模型的研究越来越受到重视。本文基于大数据技术，构建了一个招投标决策模型，通过对招投标数据的分析，为决策者提供更加科学、准确的决策依据。

简介：摘要

简介：摘要：随着互联网的发展，电力数据正以前所未有的速度增长和累积。随着数字化发展过程中，电力数据生成得越来越快且多，大数据时代已经到来。在大数据环境下，很多领域都因数据爆炸而出现问题，这些问题逐渐引起了研究者们的关注。电力作为维持人们日常生活的基本能源，早已与互联网相联，电网相关的业务信息化、网络化、数字化程度进一步加深。

简介：

简介：摘要在互联网技术的发展下，大数据技术逐渐被应用到各行各业，尤其是对于电力企业来说，配电网正向智能化、自动化、信息化的方向发展，与互联网的关系越来越密切，在电力企业内部体系积累了大量的数据，例如配网设备台账数据、配网设备地理信息数据、用户的用电量、调度管理数据、设备运行数据、系统检测数据以及故障维修数据等。但是目前配网数据质量对业务应用支撑方面存在诸多问题，如故障研判、停电到户通知等，高服务要求的趋势下就显得力不从心，为了解决这一问题，本文主要分析和讨论了大数据环境下配网数据质量评价模型构建的目的和应用。

简介：摘要：随着社会的不断进步，教育领域也取得了长足的发展，新课程改革对教育提出了更高的要求。近年来，我国课程创新更加积极，传统的教学方法逐渐不再适应新时代的变化，教育行业开始进行教育改革和实践研究，以提高教学质量，培养学生自主学习能力。大数据作为一种先进的信息技术，已经应用于各个行业。如今，大数据在教育领域受到广泛关注，并且具有自身的特点，正在推动大数据的全面发展。教育大数据的分析和利用也成为新时代教育领域面临的重要问题之一，那么研究和分析大数据在教育中的应用不仅有助于教育改革，也有助于更好地利用大数据技术。

简介：因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。

简介：摘要目前，我国的综合国力在快速的发展，社会在不断的进步，实施电能替代对推动我国节能减排的发展有着重要的作用。首先，介绍了同行业用户聚类模型，然后研究了电能替代潜力用户识别模型，最后选取某行业用户进行实例验证。结果表明，该模型可有效预测用户电能替代潜力。

简介：摘要：机电设备是企业发展过程中必不可少的重要组成部分，随着机电设备在应用与普及，其数量与日俱增，类型千变万化。因此，机电设备一旦出现故障，势必会给项目正常运行带来诸多不利影响。企业应当加大对机电设备故障诊断的力度，制定针对性的控制措施，缩小机电设备故障的影响范围，进而保证工程项目的顺利开展。基于此，本文主要探讨了基于大数据的机电设备故障模型。