8篇关于智能预警的计算机毕业论文

今天分享的是关于智能预警的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能预警等主题,本文能够帮助到你

数据挖掘在冲击地压智能预警系统中的应用与研究

这是一篇关于冲击地压,数据挖掘,聚类分析,智能预警,数据仓库的论文, 主要内容为我国煤炭资源丰富,占世界储量的11.60%,国民经济快速发展的同时更要对井下工作人员安全进行保护,其中冲击地压具有极大破坏性,严重威胁煤矿安全生产,冲击地压可能诱发煤与瓦斯突出、煤层自燃发火、冒顶等群死群伤的次生灾害,况且现在我国进入深部开采高峰期,煤矿冲击地压发生强度、频次及区域都在逐年增加。因此,研制实时、可靠的冲击地压监测系统,建立高效、准确的冲击地压预警系统符合我国智能矿山的战略部署。本文首先参考国内外优秀的冲击地压监测技术的成功经验,通过冲击地压前兆信息显现,结合日趋先进的数据挖掘技术、数据仓库技术等大数据技术,深入研究并架构了冲击地压智能预警系统的基本框架,设计并开发了一套基于B/S模式的数据可视化界面。其次,由于煤矿冲击地压的复杂机理和冲击地压监测数据的复杂性、多样性特点,采用了市场上比较流行的数据库技术和数据仓库技术,对冲击地压监测数据进行了数据仓库的建模,使开发者能从不同角度分析和使用冲击地压监测数据,并且,数据仓库的建立也是数据挖掘工作的前提。然后,详细介绍了数据挖掘技术并重点探讨了其中的聚类算法,特别是K-means算法,针对K-means算法的不足点,对算法进行了改进,把改进后的算法运用到冲击地压监测数据样本后大大提高了准确率和运行速率。最后,设计并开发了冲击地压智能预警系统的可视化界面,通过可视化技术的直观、形象的特点来让每个用户都可以看懂监测数据。冲击地压智能预警系统分为软件启动、数据获取、数据挖掘、数据可视化四个大模块组成,此系统是以Java语言为主,CSS、JavaScript、HTML等语言为辅,Tomcat为服务器,Mysql为冲击地压监测数据仓库的基于B/S模式的Java Web项目。用户可以通过B/S模式的Web可视化界面将业务请求发送至Tomcat服务器,服务器请求执行用户的请求后返回浏览器,用户随时随地就可以通过浏览器实现实时查询、分析监测数据等功能,给用户提供了极大的便利性。数据挖掘技术在冲击地压智能预警系统中的应用,有助于改进现有的冲击地压监测系统,增强冲击地压灾害的预报和预警能力,不仅保障了井下的人员安全,也对我国煤炭经济的可持续发展做出了一定的贡献。

基于ArcGIS的智能人影指挥系统设计与实现

这是一篇关于人工影响天气,ArcGIS,.NET Framework,智能预警的论文, 主要内容为我国是农业大国,地域广阔,气候多变,以消雨、增雨、防雹为主的人工影响天气业务开展次数列世界首位。随着信息产业和高新技术的不断发展,以人工决策为主,辅助传统人影相关设备的人工影响天气业务运行模式已难以满足当今社会对人影业务实时性、准确性、科学性等日益增长的需求。因此,为提高人影业务工作效率,需要开发高效气象资料处理,实时智能作业决策,便捷监督作业的人影指挥系统。为了解决以上问题,本文将详尽的给出基于ArcGIS的智能人影指挥系统设计与实现的细节,致力于实现人影业务流程一体化、智能化、科学化、操作简易化的目的。本系统采用.Net Framework,以C#言为主,采用客户机/服务器(Client/Server)架构,采用ArcGIS Engine9.3进行地理信息处理系统的开发,使用Oracle lOg数据库进行信息数据的统一组织管理。系统通过网络资源,从气象资料服务网站,获取实时雷达、云图资料,通过雷达资料处理子系统,云图资料分析绘制子系统,可按需求进行选定作业区智能监控预警,并自动分析产生作业参数。通过SOCKET网络编程和第三方外设短信猫接口编程,实现作业车辆预派车、在线作业车辆实时通讯。使用JSP脚本与WebBrowser控件,以及GPS数据解析,实现在线车辆实时监控,实时回传车辆速度,地理坐标,并在GOOGLE地图中展现。系统提供了完整的人影作业效果评估理论及系统实现细节,可高效的进行作业效果评估工作。系统还包括完善的车辆、人员、作业点等数据资料管理系统,以及系统操作日志功能。本系统已在江苏省气象局人影业务中推广,运行稳定,容错性强,从总体情况上,达到了系统设计的目的。

基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究

这是一篇关于设备故障,异常数据,数字孪生,神经网络,智能预警的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,传统制造业开始向智能制造进行转型,其工业设备的智能化水平也在不断提升。随着设备的升级换代,其内部构造与工作环境变得越来越复杂,对设备状态监测的要求变得更加严格。这一现状对工业设备的故障分析及预警提出了新的挑战。为了应对这些挑战,企业必须提前预判出设备状态的变化,让维护人员在故障发生前有充足的时间进行维护或者更换部件。基于以上认识,本文以离散制造车间中的生产设备为研究对象,基于数字孪生技术建立了融合多层次信息的设备孪生模型。在建立设备孪生模型的基础上,创建出设备故障预警模型,对设备故障预警方法进行研究;将预警模型与孪生模型结合使用以达到更加直观地判断设备实时状态的目的。在此基础上,本文设计研发了基于数字孪生的设备智能预警系统,实现了对离散制造车间中设备的监测与管理。本文的主要研究内容如下:(1)基于数字孪生的设备实时状态模拟技术研究。首先针对采集数据的要求变高的问题,设计了基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的数据采集系统架构、工作流程以及基于Redis的数据传输方法;针对设备历史数据中存在异常值的问题,提出了基于One Class SVM算法的异常数据处理方法。在完成数据采集的基础上,根据车间设备的组成部分设计了虚拟设备的建模过程;基于Unity3D与设备的实际运行环境设计了设备虚拟场景的构建流程,建立了驱动模型的控制脚本。基于上述研究,实现了在虚拟空间中展示设备实时运行状态,为设备的状态监测提供了直观、逼真的观察窗口。(2)设备智能预警系统中的设备故障预警方法研究。首先对主流的设备故障预警方法进行总结,综合考量后选择基于数据驱动的故障预警方法,提出了基于AOSOM神经网络的预警方法,使用改进的AO(Aquila Optimizer)算法对SOM(SelfOrganizing Map)神经网络的神经元进行优化,构建了基于自适应阈值的预警模型,对此预警方法进行了实例验证。(3)开发了设备智能预警系统。根据实际需求构建了系统的设计原则,设计了设备智能预警系统的整体架构与具体目标;依据系统的具体目标设计了系统的主要功能,利用前期的研究开发出设备智能预警系统的原型系统,对系统的主要功能进行了展示。

基于J2EE的维稳信息管理系统研究与设计

这是一篇关于维稳,文本分类,智能预警,J2EE的论文, 主要内容为现阶段,我国正处于社会转型期,会出现由于社会结构重组而引发的种种社会问题和矛盾冲突,由人民内部矛盾激发的不稳定事件呈多发、频发态势[1]。越来越严峻的社会稳定问题正在成为影响我国发展与改革进程的一个重要因素。在此背景下,本项目设计和开发了基于J2EE技术架构的维稳信息管理系统,系统开发采用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架集,并使用模糊查询的方法对信息数据进行筛选,通过对维稳信息的智能化分类,达到及时预警和提高工作效率的目的。本文的主要工作有:首先,介绍了系统中用到的文本分析技术,包括中文分词工具Ansj、分类算法SVM等机器学习的内容,是本系统实现智能预警的关键技术;其次,本文对系统的业务需求和功能需求进行了详细剖析,详细阐述了系统各主要模块需要实现的功能,还介绍了一些非功能需求;最后,设计系统为三层架构,搭建所需软件环境,针对需要实现的功能设计系统数据库结构,给出了E-R图和主要的数据库表,然后在模块设计的基础上进行开发和实现,以系统管理等五个模块为例,给出各个模块的使用流程、功能实现和主要界面。本系统是延伸到该市各区分局、局属各单位的内部信息管理系统,是能够实现案件类型识别、生成固定格式文件、转派、办理、督办、审批、查询、统计分析、预测等功能的综合维稳办公系统,对于提高政府部门的维稳管理水平和效率发挥了重要作用。

基于日志信息的数据监控与报警系统

这是一篇关于数据监控,精确报警,智能预警,多阈值分析,指数平滑法的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,几乎所有的企业运作都会涉及软件系统,因此各个系统的运行情况在很大程度上决定着公司的稳定情况。为了使企业在运作过程中各项软件正常稳定地运行,越来越多的企业引入了对软件项目的监控,但是通常各个系统的运维与监控大多是靠人工手动完成,如此消耗人力、物力之大,付出成本之多都大大限制着企业的稳定与发展。因此,在人工监控的同时引入智能化的手段,一方面,降低人力、物力的消耗,自动化地进行软件运行中关键数据的采集和处理;另一方面,更加实时和有效地监测软件运行的异常情况,确保软件产品的安全性和稳定性。通过对国内外目前各种软件监控系统的调查与研究,本文的主要工作是对基于日志信息的数据监控与报警系统的设计与实现,该系统包括数据收集子系统、数据处理与报警子系统、数据可视化子系统和数据分析子系统。系统依据被监测对象的特点,在数据收集子系统中使用Logstash数据采集工具对被监控系统运行过程中产生的日志信息进行收集、过滤和转换,提炼出系统运行中的关键信息;在数据处理与报警子系统中采用SSM框架和Redis技术将这些关键信息根据不同的监控类型进行缓存、分析与处理,根据不同的监控策略,将检测到的异常信息存储、输出并报警;在数据可视化子系统中对被监控系统信息、监控组人员信息和报警规则信息等关键信息进行管理与配置,同时使用ECharts将监测过程中的统计信息、产生的报警信息等以图、表的形式进行可视化展示;在数据分析子系统中引入多阈值分析方法减少错误报警次数、提高监控报警的准确率,同时采用指数平滑算法预测被监测项在下一时间序列的数据值,达到智能预警的目的。本文设计并实现的系统已经进入上线运行阶段,目前各个子系统运行正常,效果稳定,在减轻了人力负担的同时降低了成本,有效地减少了线上故障的发生。同时在运行过程中产生的大量关键数据信息,也为以后的优化工作提供了基础。