7篇关于预测预警的计算机毕业论文

今天分享的是关于预测预警的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到预测预警等主题,本文能够帮助到你

基于系统风险熵的化工园区风险态势预测预警研究

这是一篇关于化工园区,预测预警,风险熵,风险态势感知,跃迁突变的论文, 主要内容为化工园区产业规模的扩大往往伴随着危险隐患的增多,风险因素的复杂性和不确定性也随之增加。传统风险监管手段存在覆盖面窄、信息滞后、主观因素大等诸多不足之处。一体化应急管理平台体系建设是强化园区日常监管和应急处置的重要手段,在实现对园区环境全面监控覆盖的同时,现场采集的海量实时监测数据也为深入挖掘风险态势信息提供了底层支持。化工园区风险监管的趋势是从事后被动处置向事前主动预防转变,以提高对动态风险的管控水平。因此,如何高效地利用现场实时监测信息以全面感知风险态势显得格外关键。本文从化工园区系统态势的角度出发,引入表征系统紊乱无序程度的熵理论,以实现区域性风险态势预测预警为目标,并从以下四个方面展开研究:(1)风险熵变演化机理分析。在事故层次致因理论的基础上构建了化工园区立体风险层次网络模型,阐述了化工园区系统状态跃迁的风险特征。引入熵理论对风险从有序到无序状态进行分析,论述突发事故内在熵变动力,构造风险熵尖点突变模型来分析系统状态跃迁崩溃的内在机理和条件。(2)化工园区风险熵表征模型构建。提出化工园区风险态势感知层次结构模型,以底层监测数据为基础,依据风险监测数据的波动特性构建参数风险熵模型,用以表征监测参数在区域范围内的整体波动态势。构造投影寻踪目标函数求解最佳投影方向,建立客观反映多维熵值特性的系统风险熵模型,感知园区整体风险态势变化。(3)风险态势预测预警方法研究。对参数风险熵值时间序列进行异常监测,通过支持向量回归算法来对系统风险熵值时间序列进行预测。提出“支持向量回归—最小二乘拟合”来构造化工园区系统风险熵函数,研究了一套系统风险状态突变的研判算法,感知系统状态的崩溃跃迁过程,总结了参数级预警和系统级预警等两种风险熵预警机制。并构建了化工园区风险监测参数采集小型试验平台。(4)应急信息监测平台开发。采用基于MVC架构体系的J2EE应用技术,构建主流的SSH2框架并运用Java Web技术开发B/S架构的系统平台。平台主要包括应急保障和监测预警两个子系统,通过SQL Server数据库,将主平台与现场端C/S架构的监测程序实现数据对接。

基于微服务架构的空气质量监测预警系统设计与实现——以西安市为例

这是一篇关于微服务架构,系统开发,空气质量监测,LSTM模型,预测预警的论文, 主要内容为多年以来,不断恶化的空气污染影响甚至严重制约了社会经济的持续发展,已成为全球性问题。在发展社会经济的同时,也客观上加剧了空气污染。可喜的是,绿色发展、环保优先的理念和行动已使牺牲环境、换取发展的倾向明显改观。在信息化条件下,探索更高效、便捷、实用的技术手段,更好服务大气污染治理,以期根本扭转大气污染局面不仅大有可为,而且势在必行。本研究以西安为例,立足微服务架构开发的空气质量监测和预警可视化系统,在保证可靠性和扩展性前提下,系统可实时收集并监测包括PM2.5、PM10、SO2、CO2、CO、NO2、O3等评价指标在内的大气环境监测数据,并能基于分析模型有效把握目标城市空气质量现状和演进趋势,为管理部门提供可靠信息和技术支撑,助力降污减排、经济转型、健康发展。具体的研究工作内容与成果如下:(1)架构设计。学习、掌握微服务相关理论技术,遵循拆分原则,应用Spring Cloud技术,在实现单体应用拆分基础上,完成多模块微服务架构系统设计,以期达成系统的高内聚、低耦合。(2)系统实现。收集西安市开源网站评价空气污染指标数据,应用Python+Selenium爬虫技术将数据通过程序脚本保存到系统数据库。通过需求分析,采用多种数据可视化技术,实现系统登录管理、实时空气质量监测与分析、历史数据分析与下载、预警分析、日志管理等微服务业务功能模块,完成原型系统开发。(3)模型应用。研读并运用神经网络模型,对目标城市的空气质量数据进行训练、验证。试验表明由神经网络模型支撑的该原型系统基本能满足目标城市空气质量数据实时监测、分析、评价和预警的需要,且能在高并发和异常情况下保持稳定运行。

基于物联网的地下水环境监测预警系统研究

这是一篇关于地下水环境,物联网,实时监测,BP神经网络,预测预警的论文, 主要内容为在生活及工农业用水中,地下水作为一种不可或缺的资源具有举足轻重的地位。近年来我国经济发展迅速,在人类活动的影响下地下水环境问题愈发突显,如地下水水位下降、地下水水质恶化等问题,导致次生地质灾害的发生。为了掌握地下水水质的变化情况,对地下水环境的监测就变得十分重要。传统的地下水监测是对地下水观测点进行采样室内分析,由于地下水观测点分散,采集地下水环境数据的周期长、频次低,对地下水情的变化不能及时发现。通过分析地下水水质指标,结合先进的传感器技术、无线传输技术、数据处理技术等,研究并开发地下水环境监测预警系统。系统主要分为采集站、One NET物联网云平台和基于Web的客户端。对采集站的主控制器、传感器、无线传输模块、本地存储模块等进行选型并采用Altium Designer软件进行核心板设计,完成了PCB的绘制与制作;系统采用光伏发电系统为其供电。采集站软件部分使用Keil5软件对STM32单片机进行程序设计和编写。客户端为基于B/S架构的Web客户端,前端框架选用vue.js,后台采用eggjs+Mysql的方案。One NET物联网云平台作为采集站与客户端之间的通信桥梁。根据已有的气象监测系统、用水量监测系统以及地下水环境监测系统获取的相关数据对相应的地下水水质参数进行预测研究,通过构建BP神经网络预测模型,在客户端中对地下水环境相关指标实现预测及预警。系统克服了大多数地下水监测系统监测项目单一、数据迟报等现象,实现了水位、水质、温度的综合性实时监测、远距离传输及预测预警。系统除了地下水环境的监测及预警,还可在地表水、矿山地下水、水库等场所的水环境监测中推广使用。与人工监测相比可准确的获取地下水环境水位、水质、水温参数。该论文有图54幅,表13个,参考文献86篇。