杭州富阳开发区大数据招商引资平台建设研究

本文将从理论研究入手,在分析大数据和招商引资各自概念特征的基础上,探讨将大数据技 术手段运用于招商引资工作的可行性与必要性,并将大数据技术手段与招商引资工作的需要相结 合提出了大数据招商引资平台的建设构想。在分析大数据招商引资平台对招商引资工作所发挥积 极作用的前提下,进一步研究国内外有关大数据与招商引资的促进理论、分析现有招商引资工作 的问题和不足、借鉴其他地区建立大数据招商引资平台的成功经验与建设性思路,提出建设与改 进富阳开发区大数据招商引资平台建设的可行性方案,并着力分析现有规划方案的缺点和不足, 有针对性的分析解决,寻找到符合本地区特点且符合招商引资规律的大数据招商引资平台建设思 路与方案,并应用于富阳开发区大数据招商引资工作实践,最终使建立起的大数据招商引资平台 能深度推动富阳开发区的招商引资工作,提高本地区招商引资工作成效。通过分析富阳开发区目 前大数据招商引资平台的建设情况,并与其他地区成功的建设经验相对比,不难发现富阳开发区 建设大数据招商引资平台的问题和障碍仍然有很多。 为了解决杭州富阳开发区招商引资过程中出现诸如招商引资方式落后、目标不清晰以及缺乏 风险评估、相关部门沟通不足等问题,促使富阳开发区招商引资工作健康有序推进,以实现资源 的优化配置,推动地区经济快速良性发展,就必须充分调动人力、物力、财力等各方面资源,保 障平台开发资金与人员配备到位。形成国际格局和全球视野,打造具有数据分析与智读能力的数 据分析平台,并在平台建设过程中考虑到人性化因素,满足招商引资工作人员与投资商的实际需 求,打造符合招商引资规律与实际需要的招商引资平台以解决现实中存在的问题。在充分考虑招 商引资工作规律和实际需要的基础上,通过借鉴其他地区成功经验与建设思路基础上建设出完善 的大数据招商引资平台。从而应用于富阳开发区招商引资的实践中,来解决富阳经济开发区已经 存在和可能出现的问题。

  • 2021-06-30
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基于并行计算的调节阀大数据智能分析及建模方法研究

提出了基于大数据驱动和并行决策树回归分析算法的调节阀阀后压力预测方 法。由于调节阀结构具有高度的非线性和耦合性,通过动力学建模十分困难,因此 研究人员通常使用回归分析的方法对调节阀进行建模。常用的神经网络、支持向量 机(SVM)等回归算法计算复杂度高,只适合处理小样本,难以挖掘大数据中蕴含 的更为深刻的规律。本文分别使用SparkMLlib中的并行线性回归、并行决策树回 归、并行随机森林回归和并行渐进梯度树回归算法,在千万量级的大数据上建立调 节阀回归模型。该模型可以根据调节阀的阀前压力、流量等输入参数来预测阀后压 力。通过实验分析了四种算法的各项性能,结果表明并行决策树回归在建模精度、 建模速度等性能指标上有明显优势。研究了数据量对回归算法性能的影响,结果表 明“大数据+并行算法”是调节阀压力预测的最优策略。 研制了调节阀管网智能运行服务系统,将前文所述的设备信息及数据分析结 果(故障诊断、压力预测等)进行集成化、综合化、可视化,并为管网的运行管理 提供决策规划。传统的监控系统一方面只能在电脑监控室等固定地点、固定设备上 进行;另一方面智能化程度较低,缺乏对数据的挖掘利用和整合分析。本文利用 SSH服务器、iOS、Web等技术,实现了对网页端、移动端、桌面端全面的支持, 可以随时随地对设备进行监控;提出了基于SparkMapReduce的并行蚁群算法,可 以对管网巡检最优路线进行高效规划。该系统旨在增强工程人员对管网的感知和 洞察能力,提升决策分析和应急指挥水平,为生产、生活的稳定进行提供了可靠的 保障。

  • 2021-06-30
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