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一种基于Q-Learning策略的自适应移动物联网路由新算法

针对移动物（车）联网的路由问题，通过对车辆的运动特点及造成链路断裂的原因进行的详细分析，我 们建立了链路维持时间模型，并将维持时间作为设计路由算法的重要参数．Q—Learning作为一种启发式机器学习策 略，能够通过与周围环境交互来动态地调整路由路径．基于此，我们设计了一种自适应的路由新算法．它将学习任务分 散在每一个车辆节点中，通过周期性的与周围节点交换信标信息来维护可靠的路由路径．利用Ns-2模拟器对该算法 的性能进行了评估，结果表明，在不同的网络场景中，该算法在递交率、端到端的延时以及平均跳数等方面均表现出很 好的效果．

  • 2021-06-28
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基于大数据的数字电视用户关机行为预测_万倩

广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入。然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估。通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性。

  • 2021-06-28
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自感知能源互联网研究展望

随着物联网与能源网的深度融合，能源互联网与社会（人）、环境、经济和交通能随时随地进 行信息交互和共享。与此同时，物联网集成了边缘计算和云计算等计算架构模型、大数据技术以及 人工智能等技术，使得数据建模和分析更加智能、高效和可靠。因此，在物联网的背景下，讨论具有 自感知能力的能源生态系统的条件已相对成熟。文中依托物联网，构建了自感知能源互联网。首 先，依据心理学中自感知的概念，探讨了自感知能源互联网的基本内涵。其次，阐述了物联网在构 建自感知能源互联网中的重要作用。进一步，重点从数据驱动角度，构建了自感知能源互联网的信 息交互模型和信息处理模型。最后，总结了自感知能源互联网的关键问题，从不同角度给出了自感 知能源互联网的主要研究方向。

  • 2021-06-28
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基于大数据视角的铁路运输收入管理信息系统研究_柳淳

铁路运输收入管理信息系统是我国铁路运输生产管理信息化的重要组成部分,是提升铁路运输企业经营管理水平的重要手段。通过分析铁路运输收入管理信息系统现状,目前在铁路局层面已经形成了运输收入大数据,实现人机联控、业务环节互控。基于大数据视角,提出应加快构建铁路行业的运输收入大数据平台,建立铁路运输行业的运输收入综合分析系统,增强运输收入风险控制信息化手段。

  • 2021-06-28
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基于大数据分析的密布小径鳍片管泄漏早诊断及预报警技术研究_黄纪新

国内首批引进的F级燃气—蒸汽联合循环发电机组,其配套的某型余热锅炉受热面结构模块化,其小径鳍片管泄漏初期无明显参数变化。通过研发运行分析系统并运用大数据分析,建立了汽水泄漏监测模块以及适合运行实际的补水率、耗水率和锅炉汽水平衡计算模型,开发了对应的自动计算程序,实现了密布小径鳍片管泄漏的早诊断与预报警。

  • 2021-06-28
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基于大数据的C_Mn钢数据预处理及神经网络模型_吴思炜

在神经网络建模时,如果原始数据不加处理或经过简单剔除异常值后用于建模,则可能建立出错误的模型,即其规律并不符合物理冶金原理.因此建模前需要对原始数据进行处理,使其呈现出显著的规律性.针对钢铁生产采集的大量C-Mn钢数据进行了钢种归并,提出了数据预处理的一套方法,并采用LMBP神经网络建立了满足一定精度（94.21%）的多牌号C-Mn钢屈服强度预测模型.通过平均影响值（mean impact value,MIV）分析了成分及工艺参数对屈服强度的影响规律.结果表明,随着碳含量的增加,屈服强度增大；随着终轧厚度和卷取温度的降低,屈服强度增大.

  • 2021-06-28
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基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究_王春迎

基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。

  • 2021-06-28
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基于车辆轨迹大数据的道路网更新方法研究_杨伟

众源轨迹的泛在、实时特性,使其成为道路信息快速获取与更新的重要途径.针对矢量道路数据的变化检测与更新问题,提出了一种基于车辆轨迹大数据的道路网快速变化发现与更新方法.1）以道路弧段为基本单元构建缓冲区,根据道路变化信息类型及表现形式,运用轨迹运动几何信息（方向、转角）与交通语义信息（速度、流量）,对道路变化信息进行检测、分类,确定道路变化类型；2）将道路变化类型推断与增量信息提取相结合,分别运用Delaunay三角网、交通流时间序列分析提取增量信息；3）根据变化类型进行增量信息融合.运用深圳市出租车GPS轨迹数据进行实验分析,结果表明:该方法相比常规方法能正确判断道路变化类型、区分真实变化与语义变化,增量信息精度提高约18%,且适于图层级的批处理快速更新.

  • 2021-06-28
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