城市街道空间意象感知研究与在线可视化计算软件实现
这是一篇关于城市意象,街景要素识别,城市感知,数据分析,在线可视化计算软件的论文, 主要内容为在当前城市化进程快速推进的背景下,城市空间的品质和特色也成为了规划和建设中越发重要的一环。城市意象的研究是通过探索城市空间和市民对城市的感知,来发现不同城市的特色,提升城市宜居性。在计算机技术和大数据快速发展的背景下,城市街景大数据和人工智能技术越来越多的应用于城市意象的研究中。当前研究中更多的是使用街景图探究街景要素的结构或者衡量街道环境的优劣,然而城市意象离不开人对环境的实际感知。本文选取城市中最主要的公共空间——街道空间,作为研究城市意象的对象,使用街景图像作为研究数据,来研究城市街道空间意象感知。通过从街景图像中提取街道空间要素,并结合人对街道环境的主观感知评价来分析影响主观感知的因素,以此来为建设宜居城市提供合理建议,并研发了在线计算与可视化软件提供相关计算服务。首先,本文基于多种图像识别模型对街景图像进行识别,构建街道空间意象特征,解释人在街道空间中看到的客观信息。通过基于HSV色彩模型的图像色彩识别、基于Res Net模型的建筑风貌识别和基于Deep Lab V3+模型的图像语义分割计算,从街景的色彩、建筑物和语义信息对街道空间环境进行多角度的识别,对南京街道空间中客观存在的视觉信息内容进行解析。其次,本文通过自建的在线城市意象感知评价系统来调研人对街景图像不同方面的主观感知,来解释人在街道空间中的主观感知。从安全性、舒适性、吸引力三个方面来获取人对街道空间的主观感知评价结果。之后结合街景图像识别的街道空间意象特征,对南京市城市街道主观感知和客观环境要素之间的关系进行分析,使用相关性分析和回归分析来探究不同的街道空间意象要素对人的主观感知评价的影响,结果发现,绿色植被、人行道、现代中式建筑等场景更容易给人安全的、舒适的、丰富有趣的感知,而棚户区以及大型车辆会给人危险的和杂乱的感知。此外,通过对不同人群的分析、在不同感知条件下的分析以及对南京新老城区街道空间意象感知的差异分析,探究在不同特定条件下影响人对街道空间感知的因素差异,为城市规划建设和区域改造提供合理建议。最后,本文设计并实现了一个基于街景图像数据研究城市意象感知的在线计算与可视化软件,使用B/S的开发架构和模块化的软件开发模式,为通过研究城市意象来进行城市规划的研究人员提供包括街景数据采集、街景图像识别、在线问卷调研、可视化等功能,弥补了目前街景图像研究中没有方便简易的街景图像识别工具的空缺,便于后续更多基于街景图像的分析和研究。
运营商存量用户分析维系系统的设计与实现
这是一篇关于Hadoop,数据分析,管理信息系统,XGBoost的论文, 主要内容为2019年11月27日,全国携号转网服务正式启动,这意味着全国范围内满足条件的用户可以在不更改号码的情况下随意选择运营商。随着电信网络的不断发展,用户对手机号码的依赖性越来越高,因此在多个运营商竞争的大背景下,携号转网受到了客户的热烈欢迎。但另一方面,这对运营商来说也是一次巨大的挑战。为了更好地降低客户的离网率,运营商必须投入大量成本来提高服务能力。在这种情况下,维护存量用户的重要性逐渐凸显,并逐渐成为国内主流运营商关注的焦点。采取有效措施、减少客户流失是所有运营商都迫切需要解决的问题。在此背景下,本文将开发出一个运营商存量用户的分析维系系统,帮助企业找到可能流失的用户。并且指导业务人员给出相应的维系建议,实现市场营销的精准化、场景化。本文将使用软件工程领域的结构化开发方法,进行系统的分析、设计与实现。本系统部署在Hadoop环境下,分为维系分析子系统和后台管理子系统两个部分。维系分析子系统使用某运营商的真实数据,通过XGBoost算法进行分析,建立存量用户流失预警模型,将分析结果与实际数据进行比对,对模型进行评估。使用其他月份数据在模型中进行预测,得到可能离网的用户。使用Ajax以及Jquery框架实现前后端交互,将数据分析结果进行可视化展示,并在系统中实现业务人员交互。后台管理子系统使用layui框架进行前端开发,使用java语言进行后端开发,采用SpringBoot+Thymeleaf+WebSocket+SpringSecurity+Spring Data-Jpa+MySql框架,实现了权限管理、菜单管理、实时监控、实时日志、用户管理、系统设置等功能,最后使用Jmeter对系统进行测试。两个模块结合最终实现了一个融合数据分析与后台管理先进研究成果的运营商存量用户分析维系系统。
研训一体化平台及应用研究
这是一篇关于云计算,研训一体化,在线研训,数据分析的论文, 主要内容为新一轮教育信息化推进工作对于教师信息化应用能力、信息素养等提出了更高的要求,教师除了日常课程教学主要工作外,还需要参与各种信息技术应用方面的教研、培训等工作,并将这些培训、研修学习的内容应用到教学工作中。当前,虽然有众多为教师提供培训或研修的服务平台,但是尚不能满足将教师的培训、研修与教学空间人人通进行一体化整合应用需求。因此,有必要进一步研究能够提供一体化研训服务的综合性平台,以满足实际应用的巨大需求。论文的主要工作包括三个方面。在对教师教研、培训需求业务分析的基础上,从教师专业发展的角度,设计了一种集成培训、研修于一体的研训平台方案。该方案以云计算技术为基础,通过构建教师、坊主/班主任、区域管理员、系统管理员业务空间,同时结合将教师参与培训、训后研修、研修内容推送到教师人人通空间等协作机制,从而构建教师线上线下培训与教研业务一体化集成的创新服务架构。基于所提出的实现方案,对一体化研训平台涉及的用户认证、多空间资源共享以及研训大数据相关的采集与分析等技术进行了研究。一是利用OAuth2.0单点登录认证技术实现了平台用户统一管理与认证。二是利用微服务技术,实现研训过程形成的内容资源向教师人人通空间进行个性化推送;通过将平台内研修业务与培训业务打通,结合消息服务机制,利用REST技术使得平台内部数据能够更加方便的与人人通空间进行数据共享。三是基于xAPI的数据采集标准,形成适应研训应用场景的数据采集解决方案,该方案将用户在研训过程中的各项行为记录进行采集和存储,并对用户静态数据特征、培训行为特征和研修行为特征进行了可视化数据分析,为教育工作者应用决策提供数据支撑。将所提出的方案和技术方案应用到研训一体化云服务系统中。通过应用实践,将平台内实现的研训一体化功能、资源推送功能和数据分析功能进行了应用分析,验证了所设计的技术方案的可行性。
智能订单分析及物流延迟预测平台的设计与实现
这是一篇关于实时数据监控,数据分析,延时预测,Redshift,SSM框架的论文, 主要内容为亚马逊市场近年来不断扩张,其供应链提供的物流服务在各个国家拥有巨大的需求量,它通过自建物流的配送基站,将配送服务进行外包[1]。根据物流的配送流程,供应链的数据分析团队需要对其逐一分解并进行分析和改进。随着物流内容量的增加,如何为团队提供更佳稳定高效的物流分析集成工具是当下急需解决的问题。本论文设计的亚马逊智能订单分析与物流预测平台主要为供应链的数据分析团队提供实时订单数据的可视化分析与持久化存储功能,多种数据报告的集成、浏览和订阅功能以及对物流时间的延迟预测和展示功能。系统以Amazon Redshift大数据仓库为构建基础,以SSM框架(即Spring MVC、Spring和Mybatis的集成架构)为开发模式进行后端的开发与实现。系统的前后端通过JSON进行信息交互,分别从用户信息管理模块、实时订单分析模块、数据报告管理模块和物流延迟预测模块四个功能模块进行实现。由于系统的数据来源较多,因此针对系统数据的存储、实时数据流的缓存、持久化和图表生成处理,分别应用Lambda、Dynamo DB、Redshift和My SQL进行不同数据类型的操作;此外,对于延迟预测模块的天气数据准备阶段,作者进行详细的分析、比较和试验,从而取得较为合理的天气数据来源以及完成对于数据的抽象化处理;对于物流的延迟预测算法选择,作者及团队通过对含有时间窗的决策树算法和多元回归模型算法进行对比和对结果准确性的测试,最终选择使用决策树模型作为系统的训练模型。在项目的开发过程中,作者主要参与了系统后端的开发工作以及后期的测试和维护工作。目前,系统已经完成了所有相关的开发工作且测试完成,各功能模块均可正常稳定使用,能够帮助数据分析人员更为集中的查看数据报告,同时对可能存在的物流延时有较为准确的预测。未来系统仍将不断进行功能拓展和性能优化。
瓦轴集团产品售后质量反馈及数据分析系统研究
这是一篇关于产品售后质量反馈,数据分析,文本特征提取,数据挖掘的论文, 主要内容为瓦轴集团现有产品售后质量反馈过程存在诸多不足,比如客户反馈数据纸质登记,人工统计产品质量问题造成大量售后数据保存不合理,且数据多是非格式化数据且量大,在这一过程中耗费很大的人力物力。当前信息化社会中瓦轴集团原有产品售后质量反馈机制已无法适应客户对企业的新要求,因此借助先进的信息化手段及产品售后管理思维,提出产品售后质量反馈及数据分析系统的研究。本文首先对信息系统开发技术进行了研究,采用B/S架构、J2EE平台、Mybatis框架、Spring MVC框架等技术实现了售后质量管理、改进管理、可视化管理等功能模块。实现售后故障单、索赔管理、抱怨处理的信息化处理。对文本特征提取技术、数据挖掘技术进行了研究,将采集的数据进行筛选,采用文本特征提取技术提取质量反馈、抱怨投诉等非格式化文本数据中的特征信息,将所有数据采用数据挖掘算法进行特征选择、降维处理,获取各阶段故障率分析、PPM推移图分析等信息,实现了售后质量统计分析、管理KPI月度考评、过程能力考评、质量监控、计划监控等功能。系统的应用可以实现对数据仓库内收集的产品售后质量资料、反馈及数据分析内容的统一分析、归类及处理,从中获得有利于瓦轴集团业务发展的有利数据,借助真实的客户关系管理检测已有的研究成果。通过应用数据挖掘技术与文本特征提取技术能够有效的反馈产品售后质量并提供数据分析功能,有利于瓦轴集团更好的解决当前问题。该论文有图43幅,表17个,参考文献43篇。
辽阳市电网数据采集与监测系统的设计与实现
这是一篇关于电网数据采集,数据分析,电力设备监测的论文, 主要内容为传统的电网数据采集与监测工作是人工进行巡检记录,尽管后期加入自动化模块,依旧很难及时、准确的发现设备缺陷,这样就给设备缺陷的及时发现和处理造成延误,没办法迅速排查故障,这将给安全生产工作带来巨大的隐患。目前的数据采集方法效率低,错误率高,无法形成标准化、规范化的管理模式。因此,辽阳电网要将信息化、自动化等技术引入到电网数据采集与监测管理中,开发一套先进的数据采集与监测系统。本文主要是在研究电网数据采集与监测业务背景及现状的基础上,对辽阳市电网数据采集与监测系统进行功能分析,通过用例图以及用例描述完成综合展示、组合监测、查询统计、装置管理、数据分析以及系统管理等功能的需求分析工作,并对系统的可靠性、安全性、易用性和可维护性、可扩展性、用户容量要求等进行分析。给出了系统的总体架构、功能结构、网络部署以及数据库设计工作等,通过时序图完成系统各个功能的详细设计等工作。选择J2EE开发平台、利用JAVA开发语言、Oracle数据库实现了该系统。系统具有基础数据维护、数据采集、数据分析、综合展示、组合监测、查询统计等功能。经测试表明,系统实现了电网的规范数据采集和设备的自动巡检与监测,通过该系统可以将存在的隐患及时发现,能够将这些故障快速的排除,能够使电网的整体智能化水平得到大幅度提升,能够对电力系统的安全稳定性进行提高,还可以使变电设备整体的运行与管理水平得到提高。
储粮害虫智能监测信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于储粮害虫,信息管理平台,数据分析,虫情报警的论文, 主要内容为原粮及成品粮储备安全是粮食安全体系的基础。作为世界上原粮储量最大、储藏时间最长以及单仓容量最大的国家,我国每年因储粮害虫危害造成的损失占据粮食损失中很大的比例。在粮库实际管理过程中,对粮堆内部的害虫发生情况监测和评估主要依靠人工抽样,数据获取滞后,对害虫发生情况的评估误差较大,给虫害的有效防控带来风险。目前,我国在大力推进智慧粮库的建设,其中储粮害虫的智能监测是重要的组成部分。实现智能监测,一方面需要储粮害虫信息采集终端,来获取充分的虫情数据;另一方面需要面向用户的储粮害虫监测信息系统,实现虫情数据的存储管理和分析利用。本文基于两款新型探管式储粮害虫信息采集终端在粮库的推广应用,定制研发了一种储粮害虫智能监测信息管理平台,该平台致力于实现跨区域采集终端的远程接入与虫情数据的统一管理,支持Web端与移动端的使用,为粮库提供虫情实时监测、可视化分析与虫情报警等服务。本文核心工作成果为:1.实现了储粮害虫信息采集终端与虫情数据的跨区域管理。设计终端设备的网络接入方案,基于分层模块化思想搭建平台软件架构。采用Protobuf设计储粮害虫数据的序列化与反序列化方案,在云服务器搭建MySQL数据库,设计储粮害虫数据采集流程与存储方案,开发完成数据采集接口。2.设计并搭建Web端储粮害虫信息管理系统。基于Django设计服务器后台RESTful接口,开发Web前端界面,实现了用户信息与权限管理、储粮害虫数据管理、设备在线升级、数据上传下载、虫情可视化等功能模块。3.设计并实现移动端储粮害虫监测APP。基于Android开发技术完成虫情查看、报警推送、粮虫图鉴与数据上传等模块,实现了虫情数据在移动端设备的实时监测。4.设计构建虫情分析与报警模型。绘制采集终端三维分布图、害虫数量三维柱状图与虫情热度图,生成虫情可视化分析报告。设计虫情报警模型,计算判定虫害等级,实现了虫情的分级报警。本文实现的储粮害虫智能监测信息管理平台,可以帮助粮库提升储粮害虫的智能监测水平,目前已成功接入并管理中储粮北京顺义直储库的采集终端与虫情数据,山东、广东等各地粮库的接入方案已经完成。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设客栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/45280.html
