基于时空特征分析的环境污染物浓度预测模型研究
这是一篇关于空气污染,风向余弦相似度,多因素注意力机制,Encoder-Decoder模型,浓度预测,分析系统的论文, 主要内容为随着时代的发展和环保意识的提高,人们越来越重视空气污染问题。相关机构设立了大量环境监测点,有效地测定了空气中污染物的浓度,为我们提供了大量的数据支持。对测定的空气污染浓度数据进行分析预测,能有效指导大气污染防治措施的制定。为了能够进一步提高空气污染浓度预测的精度,本文综合分析了空气污染数据的时空特征和多种污染物之间的相关性,提出了新的污染浓度预测模型。本文主要的研究内容如下:(1)数据预处理与相关性分析。首先对获取的空气污染数据和气象数据进行缺失值处理和非数值型数据进行量化。在预处理后的空气污染数据集上,利用自相关性衡量污染数据的时间相关性,使用Pearson相关系数计算监测点之间的空间相关性和多种污染物之间的因素相关性,为预测模型提供数据分析基础。(2)基于风向余弦自适应近邻的环境监测点空间关联度计算方法。考虑了多种污染物在空间中并不是独立存在的,多个监测点之间会相互扩散、相互影响,并且风向因素也会对污染扩散产生影响。通过计算风向余弦相似度衡量空间相关性,并进行实验证明了构建风向余弦自适应近邻的时空矩阵,相较于欧式近邻时空矩阵和所有监测点的时空矩阵,能有效提高空气污染浓度预测模型的预测精度。(3)基于多因素注意力机制的Encoder-Decoder预测模型。由于空气污染浓度数据时间维度上相对稀疏,数据呈现出强烈的波动性,仅考虑污染数据的时间依赖性预测效果不佳。需要考虑多种污染物之间的相互转化、相互抵消,即多种污染物之间的相关性,以及空间中多个监测点的相互影响关系。引入了多因素注意力机制,使用Encoder-Decoder模型进行预测。最终实验证明了提出的空气污染浓度预测模型预测结果更佳。(4)空气污染浓度分析系统的设计与实现。该系统使用Vue和Node.js实现前后端分离开发,并结合百度地图API实现地图可视化和Echarts实现折线图和柱状图可视化污染数据和预测精度,清晰明了,界面多样。
基于大数据的印花质量影响因素分析方法研究
这是一篇关于工业4.0,印花质量,大数据,分析系统的论文, 主要内容为随着“工业4.0”的提出与实施,全球制造业开始了新一轮的改革。我国制造业在“中国制造2025”战略的指导下纷纷开始加快结构转型,以提升国际竞争力。纺织业是我国传统的制造业,而染整是纺织行业中丰富织物花色、提高产品附加值最重要环节。染整是技术密集型产业,其工艺流程复杂,参数变化大,生产、管理控制要素多,工业自动化程度低。目前,染整生产由于过度依赖技术工人经验,没有定量定性的知识可以用来规范生产,导致了产品生产过程中印花质量无法保持稳定的问题。与此同时,还衍生出了如资源利用率低、环境污染等问题。所以保证印花生产质量的稳定性是染整行业在结构转型中急需解决的问题。针对上述情况问题,结合印花生产数据的特征,利用大数据技术研究了印花质量影响因素分析方法。该方法由数据质量处理,数据挖掘分析两部分组成。数据预处理包括缺失值处理、基于箱形图的异常值处理、基于皮尔逊相关系数的特征值选择。使用决策树算法对数据进行数据挖掘。通过基于大数据的印花质量影响因素分析方法实现对印花生产数据全方位的分析,找出印花质量与影响因素之间的关系,改善染整行业印花质量不稳定的问题,实现染整工艺的可重现性。为了能更便捷、高效地使用基于大数据的印花质量影响因素分析方法,设计与实现了大数据印花质量分析系统。结合染整行业的需求,通过系统需求分析、系统概要设计完成系统功能与结构的分析设计。通过J2EE技术、Hadoop+Spark大数据集群搭建和面向对象编程完成对基于大数据的印花质量影响因素分析方法的封装,并详细设计与实现了系统用户管理、数据综合处理、数据可视化、历史数据查询等功能模块。最后采用软件测试方法,验证了大数据印花质量分析系统的可靠性和稳定性。本文提出的基于大数据的印花质量影响因素分析方法和大数据印花质量分析系统在降低印花生产对工人经验依赖度,改善印花质量稳定性问题上有良好的效果。
基于电子商务平台的数据分析系统
这是一篇关于分析系统,网络爬虫,领域分词,买家关注点,selenium,评论特征的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,数字营销市场也逐渐扩大,与传统零售业相比,数字营销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化,能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等,提炼出有价值的结论,用于辅助运营者更好的进行店铺运营,提高利润。因此,数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说,包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等,对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下,出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行定制和扩展等问题。针对以上情况,本文以天猫平台为对象,设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下:(1)研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术,包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用;分词方法及分词系统;评论特征提取的方法。(2)介绍系统的需求分析及整体框架,并阐述了系统4大模块的内容:数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的,并按照三层架构进行设计,包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层,采用Asp.net+C#实现;数据库采用Sql Server 2012构建;后台模块采用Python及Java实现。(3)结合Selenium工具,实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫,覆盖PC端和Mobile端,Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。(4)利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息,以及通过Tamll对商品标题的分词信息,设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论,运用分词工具,对评论进行分词、词性标注、词频统计,通过人工归类的手段,构建了通用型的买家关注点模型。(5)实现了买家关注点识别的两种方法,词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后,利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词,直接利用模型中的词语,匹配评论中是否含有与该词语一致的字串,并进行统计。实验结果证明,在系统当前条件下,两种方法都能够适应跨类别评论的分析,而在算法表现是,模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。
基于电子商务平台的数据分析系统
这是一篇关于分析系统,网络爬虫,领域分词,买家关注点,selenium,评论特征的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,数字营销市场也逐渐扩大,与传统零售业相比,数字营销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化,能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等,提炼出有价值的结论,用于辅助运营者更好的进行店铺运营,提高利润。因此,数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说,包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等,对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下,出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行定制和扩展等问题。针对以上情况,本文以天猫平台为对象,设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下:(1)研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术,包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用;分词方法及分词系统;评论特征提取的方法。(2)介绍系统的需求分析及整体框架,并阐述了系统4大模块的内容:数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的,并按照三层架构进行设计,包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层,采用Asp.net+C#实现;数据库采用Sql Server 2012构建;后台模块采用Python及Java实现。(3)结合Selenium工具,实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫,覆盖PC端和Mobile端,Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。(4)利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息,以及通过Tamll对商品标题的分词信息,设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论,运用分词工具,对评论进行分词、词性标注、词频统计,通过人工归类的手段,构建了通用型的买家关注点模型。(5)实现了买家关注点识别的两种方法,词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后,利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词,直接利用模型中的词语,匹配评论中是否含有与该词语一致的字串,并进行统计。实验结果证明,在系统当前条件下,两种方法都能够适应跨类别评论的分析,而在算法表现是,模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。
基于电子商务平台的数据分析系统
这是一篇关于分析系统,网络爬虫,领域分词,买家关注点,selenium,评论特征的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,数字营销市场也逐渐扩大,与传统零售业相比,数字营销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化,能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等,提炼出有价值的结论,用于辅助运营者更好的进行店铺运营,提高利润。因此,数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说,包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等,对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下,出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行定制和扩展等问题。针对以上情况,本文以天猫平台为对象,设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下:(1)研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术,包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用;分词方法及分词系统;评论特征提取的方法。(2)介绍系统的需求分析及整体框架,并阐述了系统4大模块的内容:数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的,并按照三层架构进行设计,包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层,采用Asp.net+C#实现;数据库采用Sql Server 2012构建;后台模块采用Python及Java实现。(3)结合Selenium工具,实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫,覆盖PC端和Mobile端,Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。(4)利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息,以及通过Tamll对商品标题的分词信息,设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论,运用分词工具,对评论进行分词、词性标注、词频统计,通过人工归类的手段,构建了通用型的买家关注点模型。(5)实现了买家关注点识别的两种方法,词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后,利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词,直接利用模型中的词语,匹配评论中是否含有与该词语一致的字串,并进行统计。实验结果证明,在系统当前条件下,两种方法都能够适应跨类别评论的分析,而在算法表现是,模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。
基于电子商务平台的数据分析系统
这是一篇关于分析系统,网络爬虫,领域分词,买家关注点,selenium,评论特征的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,数字营销市场也逐渐扩大,与传统零售业相比,数字营销的最大特点就是一切都可以通过数据化来进行监控和改进。通过监控数据的变化,能够有效地掌握店铺、商品、活动的营销情况。通过分析整体销售情况、用户画像、活动效果等,提炼出有价值的结论,用于辅助运营者更好的进行店铺运营,提高利润。因此,数据分析在电子商务和数字营销领域非常重要。对于需要进行数字营销工作的相关人员来说,包括客户部人员、策划人员、运营人员、设计师、数据分析师等,对数据的使用频率高且频次多。在这样的情况下,出现了无权限查询信息、不同平台需要登录多个账号、平台提供的第三方数据应用未能贴近业务以及未能根据业务进行定制和扩展等问题。针对以上情况,本文以天猫平台为对象,设计并实现了一个基于电商平台的数据分析系统。具体研究内容如下:(1)研究涉及本系统后台数据处理模块相关的技术,包括Selenium工具在动态网页爬虫中的应用;分词方法及分词系统;评论特征提取的方法。(2)介绍系统的需求分析及整体框架,并阐述了系统4大模块的内容:数据获取、数据处理、数据存储和数据呈现。同时介绍了系统前端的功能及页面设计、系统数据库的设计。系统前端是基于B/S架构的,并按照三层架构进行设计,包括数据访问层、业务逻辑层和用户表示层,采用Asp.net+C#实现;数据库采用Sql Server 2012构建;后台模块采用Python及Java实现。(3)结合Selenium工具,实现商品基本信息、素材信息和买家评论信息爬虫,覆盖PC端和Mobile端,Mobile端的爬取是在PC端上模拟进入Mobile端。(4)利用爬虫爬取平台上的品类/品牌/属性信息,以及通过Tamll对商品标题的分词信息,设计了评论领域专用词典构建方法。利用积累的评论,运用分词工具,对评论进行分词、词性标注、词频统计,通过人工归类的手段,构建了通用型的买家关注点模型。(5)实现了买家关注点识别的两种方法,词语匹配模型法和模型匹配评论法。词语匹配模型法的核心是对评论进行分词、标注、特征抽取后,利用抽取的词语与模型中的词语进行匹配及统计。模型匹配评论法的核心是不进行分词,直接利用模型中的词语,匹配评论中是否含有与该词语一致的字串,并进行统计。实验结果证明,在系统当前条件下,两种方法都能够适应跨类别评论的分析,而在算法表现是,模型匹配评论法的有效评论查全率和各个类别的匹配准确率要优于词语匹配模型法。
基于微服务的油田注水井动态分析系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,动态分析,注水井,分析系统的论文, 主要内容为油田注水是通过注水向地层补充能量可以保持油层压力、降低原油产量递减率的一种手段,是油田开发过程中重要手段之一,直接决定着油田开发效果的好坏。按照长庆油田某采油厂对油田注水井动态分析的实际需求,设计并实现了基于微服务架构的油田注水井动态分析系统。在对长庆油田某采油厂所管辖的油田区块注水井生产数据情况进行调研分析的基础上,完成了系统的需求分析和总体功能,将系统分为用户管理、水量变化、分层吸水、储层情况、注采比和用户登录等模块。采用微服务思想设计了系统的软件架构,系统分为三层结构,使用HTML,CSS,JS实现用户表现层,业务逻辑层使用Java语言开发,数据库使用My SQL,根据微服务的划分原则,将系统划分为六个微服务进行开发和部署,并配置了服务注册和发现、路由网关和配置中心等支持微服务技术的相关组件,通过服务调用组件Feign实现服务调用和负载均衡。使用Interlli JIDEA作为开发工具,基于Spring Cloud框架进行微服务开发,应用E-Charts实现了注水井动态数据的可视化展示,服务接口采用WSDL描述,实现了服务接口的规范化,服务接口参数设置合理,简化了服务的调用。系统操作简便、界面友好、用户可以通过表格、曲线、柱状图等多种形式对油田水量变化、分层吸水和注采比等注水动态进行分析,帮助油田管理人员了解注水井工作情况,及时调整注水方案,提高注水效果,提升油田开发效率。
基于微服务的油田注水井动态分析系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,动态分析,注水井,分析系统的论文, 主要内容为油田注水是通过注水向地层补充能量可以保持油层压力、降低原油产量递减率的一种手段,是油田开发过程中重要手段之一,直接决定着油田开发效果的好坏。按照长庆油田某采油厂对油田注水井动态分析的实际需求,设计并实现了基于微服务架构的油田注水井动态分析系统。在对长庆油田某采油厂所管辖的油田区块注水井生产数据情况进行调研分析的基础上,完成了系统的需求分析和总体功能,将系统分为用户管理、水量变化、分层吸水、储层情况、注采比和用户登录等模块。采用微服务思想设计了系统的软件架构,系统分为三层结构,使用HTML,CSS,JS实现用户表现层,业务逻辑层使用Java语言开发,数据库使用My SQL,根据微服务的划分原则,将系统划分为六个微服务进行开发和部署,并配置了服务注册和发现、路由网关和配置中心等支持微服务技术的相关组件,通过服务调用组件Feign实现服务调用和负载均衡。使用Interlli JIDEA作为开发工具,基于Spring Cloud框架进行微服务开发,应用E-Charts实现了注水井动态数据的可视化展示,服务接口采用WSDL描述,实现了服务接口的规范化,服务接口参数设置合理,简化了服务的调用。系统操作简便、界面友好、用户可以通过表格、曲线、柱状图等多种形式对油田水量变化、分层吸水和注采比等注水动态进行分析,帮助油田管理人员了解注水井工作情况,及时调整注水方案,提高注水效果,提升油田开发效率。
哈尔滨市中考志愿填报辅助分析系统的设计与实现
这是一篇关于中考,志愿,分析系统,PHP,Web的论文, 主要内容为随着我国经济水平的提升,个体家庭的生活水平也水涨船高,家庭对于子女的教育情况也越发的关注。在我国目前的教育体制下,每个教育阶段的升学考试受到了广大人民的巨大关注。中考,作为九年义务教育的最终考试,决定了考生高中的就学学校和所享有的教育资源。中考结束后,考生以及家长面临的首要难题就是填报志愿。因此,如何帮助考生及家长进行分析、辅助考生家长做最终决策,是一项极具意义且有急切需求的任务。信息技术的发展和改变了人们的思维习惯,越来越多的人们习惯于使用计算机来进行分析决策。开发一款中考志愿填报分析辅助系统能够在数据分析的基础上结合当地的招生录取规则给出参考结果,不浪费初四年级毕业生的中考分数,帮助考生和家长做出决策。本文以哈尔滨中考家长填报志愿“就高不就低”的实际需求出发,依据哈尔滨市中考志愿填报规则,结合软件工程思想和信息化标准模型,实现了完善的软件系统。本文首先全面调研了哈尔滨家长的填报意愿,对市场上近似的产品做了详细的调研,梳理出符合哈尔滨本地特色的功能模块。通过前期的调研数据细分了家长的类型、计划实现的功能和系统负载能力。在具体的实施过程中,使用Mysql作为存储和管理数据的数据库系统,架构模式采用浏览器/服务器,并用PHP技术完成服务器端开发,前端页面则综合运用了Html、Java Script、Css语言,同时数据传送用Ajax技术。基于此完成了中考志愿填报辅助系统的研发工作。由于本系统针对初四家长群体,在设计时将主要用户划分为二种:初四中考生或初四中考家长以及管理员。功能主要分为个人中心、市模分析、模拟志愿分析、配额志愿分析、后台数据管理。主要的操作是添加以及查询、修改用户数据,根据用户输入的数据,和批量导入的数据,以及结合历史录取情况给出分析结果。本次开发的系统基于已有的Web网站,考虑到初四家长的年龄和移动端手机的界面,在设计时尽量使大部分功能在操作时便捷。在模拟填报等教复杂的模块上加入了操作提示等引导功能。导航条也基于用户需求采用激活有效的方式,不同分数的中考生激活不同的菜单,降低无效导航的出现概率,使具体操作页面整洁美观。该系统的实施提高了哈尔滨市考生及家长志愿填报的合理性。
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：代码项目助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/49983.html
