城轨交通能源采集监控云服务系统的设计与实现
这是一篇关于轨道交通,云服务系统,数据远程实时采集,Netty,能耗预测,GRU的论文, 主要内容为当前城市轨道交通能耗占比和牵引节能需求不断增加,对轨道交通能耗管理系统性能和功能的要求也越来越高。本学位论文针对轨道交通线网管理系统缺乏高效统一的资源管理分析平台的问题,构建了基于云平台的城轨交通能源服务管理系统,并实现了多数据源数据远程实时采集监控和能耗预测分析功能。本文的主要研究内容如下:(1)研究了城轨交通云服务系统的技术方案,并在轨道交通牵引供电网络及采集监控云服务系统需求分析的基础上,设计了基于云服务Web系统和数据采集监控系统的整体架构方案。(2)设计了数据远程实时采集系统应用层通信协议,解决了连接效率、粘包和连接安全的问题。基于Netty的IO多路复用模型和零拷贝技术,设计并实现了更高效的远程实时传输系统,通过增加消息队列实现消息解耦异步处理,进一步降低系统耦合性。(3)分析了循环神经网络(RNN)及其变体结构和理论推导,构建了基于门控循环单元(GRU)的轨道交通牵引能耗预测模型,并在实际轨道运营数据测试中,模型平均绝对百分比误差3.4739%,可以为轨道交通能耗变化趋势提供参考。(4)基于SpringBoot框架实现了规范可靠的轨道交通能源采集监控云服务系统的Web服务架构,并具体实现用户登录、权限管理、数据监控、采集监控、能耗统计分析等模块及数据库整体设计和批处理及连接池优化设计。(5)在阿里云服务平台的基础上完成了城轨交通采集监控云服务系统的部署,对系统功能进行了测试和优化,并重点对数据采集模块进行性能测试分析,包括并发数和数据包大小对系统响应时间和吞吐量的影响。
城轨交通能源采集监控云服务系统的设计与实现
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城轨交通能源采集监控云服务系统的设计与实现
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城轨交通能源采集监控云服务系统的设计与实现
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