水生态治理建设中水资源管理平台的设计与实现
这是一篇关于水资源管理,实时数据采集,空间索引,GIS的论文, 主要内容为为了积极践行国家“绿色发展”理念,帮助城市提升城市宜居性和舒适度、建设优良人居环境。本项目对重塑和优化城市空间结构、流域水资源管理、流域防洪应急,具有积极而深远的意义。该项目可服务于各种水资源单位,通过使用机器鱼代替传统水文资料传感器实现自动采样,全面收集流域的水位、水流量、水质、生态流量、流域污染物指数、气象等信息,为河流治理和运营供定量化的数据支撑。项目主要解决水资源管理问题和水资源安全防洪应急问题。为政府人员了解各流域实时水域情况和防洪应急提供了帮助。本项目采用大数据技术与软件开发技术相结合的方式打造水资源管理平台。在大数据接入阶段,利用Kafka和Flume实现机器鱼采集数据与平台之间可靠的数据传输,通过Storm将采集的数据进行转换和清洗,实时提供给展示平台,并将数据存储于数据库中。在数据库中,依据水资源管理的特点使用GIS的空间索引,满足展示端对于海量历史数据的查询需求。在项目软件开发阶段,首先整理和设计了水资源管理平台的需求于与功能,严格遵循软件工程开发标准,对系统业务架构、系统技术架构和数据库等进行了详细设计。系统开发采用MVC模式,实现前后端分离,后端主要使用Spring Boot与Node.js技术,前端基于GIS技术把机器鱼收集到的内容可视化展现到地图上,同时前端还使用Echarts、Require.js、HTML、CSS等技术为数据可视化提供帮助,使整个流域的水资源信息更加直观的展现。在数据处理方面,本项目利用神经网络计算居民生活用水量,利用数学方法计算当地流域降水量和蒸发量。最后实现了大数据处理与可视化水资源管理平台的结合。为了验证平台性能,本文也提供了详细的平台测试细节和流程,主要包括大数据接入模块测试环境的说明,大数据接入模块测试过程和平台功能测试。
水生态治理建设中水资源管理平台的设计与实现
这是一篇关于水资源管理,实时数据采集,空间索引,GIS的论文, 主要内容为为了积极践行国家“绿色发展”理念,帮助城市提升城市宜居性和舒适度、建设优良人居环境。本项目对重塑和优化城市空间结构、流域水资源管理、流域防洪应急,具有积极而深远的意义。该项目可服务于各种水资源单位,通过使用机器鱼代替传统水文资料传感器实现自动采样,全面收集流域的水位、水流量、水质、生态流量、流域污染物指数、气象等信息,为河流治理和运营供定量化的数据支撑。项目主要解决水资源管理问题和水资源安全防洪应急问题。为政府人员了解各流域实时水域情况和防洪应急提供了帮助。本项目采用大数据技术与软件开发技术相结合的方式打造水资源管理平台。在大数据接入阶段,利用Kafka和Flume实现机器鱼采集数据与平台之间可靠的数据传输,通过Storm将采集的数据进行转换和清洗,实时提供给展示平台,并将数据存储于数据库中。在数据库中,依据水资源管理的特点使用GIS的空间索引,满足展示端对于海量历史数据的查询需求。在项目软件开发阶段,首先整理和设计了水资源管理平台的需求于与功能,严格遵循软件工程开发标准,对系统业务架构、系统技术架构和数据库等进行了详细设计。系统开发采用MVC模式,实现前后端分离,后端主要使用Spring Boot与Node.js技术,前端基于GIS技术把机器鱼收集到的内容可视化展现到地图上,同时前端还使用Echarts、Require.js、HTML、CSS等技术为数据可视化提供帮助,使整个流域的水资源信息更加直观的展现。在数据处理方面,本项目利用神经网络计算居民生活用水量,利用数学方法计算当地流域降水量和蒸发量。最后实现了大数据处理与可视化水资源管理平台的结合。为了验证平台性能,本文也提供了详细的平台测试细节和流程,主要包括大数据接入模块测试环境的说明,大数据接入模块测试过程和平台功能测试。
水生态治理建设中水资源管理平台的设计与实现
这是一篇关于水资源管理,实时数据采集,空间索引,GIS的论文, 主要内容为为了积极践行国家“绿色发展”理念,帮助城市提升城市宜居性和舒适度、建设优良人居环境。本项目对重塑和优化城市空间结构、流域水资源管理、流域防洪应急,具有积极而深远的意义。该项目可服务于各种水资源单位,通过使用机器鱼代替传统水文资料传感器实现自动采样,全面收集流域的水位、水流量、水质、生态流量、流域污染物指数、气象等信息,为河流治理和运营供定量化的数据支撑。项目主要解决水资源管理问题和水资源安全防洪应急问题。为政府人员了解各流域实时水域情况和防洪应急提供了帮助。本项目采用大数据技术与软件开发技术相结合的方式打造水资源管理平台。在大数据接入阶段,利用Kafka和Flume实现机器鱼采集数据与平台之间可靠的数据传输,通过Storm将采集的数据进行转换和清洗,实时提供给展示平台,并将数据存储于数据库中。在数据库中,依据水资源管理的特点使用GIS的空间索引,满足展示端对于海量历史数据的查询需求。在项目软件开发阶段,首先整理和设计了水资源管理平台的需求于与功能,严格遵循软件工程开发标准,对系统业务架构、系统技术架构和数据库等进行了详细设计。系统开发采用MVC模式,实现前后端分离,后端主要使用Spring Boot与Node.js技术,前端基于GIS技术把机器鱼收集到的内容可视化展现到地图上,同时前端还使用Echarts、Require.js、HTML、CSS等技术为数据可视化提供帮助,使整个流域的水资源信息更加直观的展现。在数据处理方面,本项目利用神经网络计算居民生活用水量,利用数学方法计算当地流域降水量和蒸发量。最后实现了大数据处理与可视化水资源管理平台的结合。为了验证平台性能,本文也提供了详细的平台测试细节和流程,主要包括大数据接入模块测试环境的说明,大数据接入模块测试过程和平台功能测试。
自行车智能制造工厂MES系统研究与应用
这是一篇关于自行车制造,制造执行系统(MES),生产调度,实时数据采集的论文, 主要内容为随着“工业4.0”的提出和互联网技术的发展,各制造企业正加速建设智能制造能力。要在激烈的市场竞争环境中谋求生存和发展的空间,就需要企业在生产制造管理上实现智能化与工业化的结合程度提升,这是适应当前发展要求的必然选择。目前国内自行车制造企业的智能化普遍较低,信息化建设仍停留在ERP这类上层管理系统,因此这些企业正面领着设备使用效率低下、信息汇报不及时、生产管理不协调等问题。如果不合理解决信息化建设断层的问题,市场必将其淘汰。MES系统作为制造执行的核心,为企业ERP层与DCS、SAP、PCS搭建了沟通共享的桥梁,可以打通现有的各个外围系统并且和底层设备控制端共享数据,以此实现企业生产过程的高效化、透明化及可控化。因此MES系统的使用对这些企业实现智能制造,提升市场竞争力起着重要作用。本文围绕自行车制造企业中MES系统的研究与应用这一主题,以S高校自行车制造工厂的实际生产需求为基础,对其MES系统功能及架构进行了分析设计。该系统开发基于B/S架构设计,使用Java编程语言,并采用SSM软件框架,在开发过程中主要完成了以下工作:(1)根据MES系统国内外研究现状与发展趋势,以S高校自行车智能制造工厂为研究对象,根据其产品及生产的特点,分析该工厂的生产作业流程需求系统调度需求、高校教学需求、系统数据库需求和数据采集需求。(2)在了解S高校自行车智能制造工厂的总体需求后,从该厂的实际情况出发,对MES系统的技术架构、总体框架和功能框架进行了规划设计。(3)对MES实施中的关键技术进行集中研究表述,首先通过了解S高校智能制造工厂生产调度流程建立其数学模型,在对比各种调度算法后选择遗传算法来针对工厂的具体调度问题进行求解。然后通过分析现有的数据采集方式的特点,采用了OPC UA技术对数据进行统一的采集工作,并对工厂进行了信息建模。(4)按照MES系统的设计实际需求,对其进行具体的开发。实现订单管理、人员管理、物料管理、工厂建模、质量管理和生产控制等功能模块。接着对系统数据库进行逻辑结构分析,设计数据库关系模型,以此为基础完成MES系统数据库的设计,并展示部分数据库表。(5)对系统进行了测试与运行,通过测试确认MES系统满足了设计要求,运行后的成效说明了该系统有极强的使用价值。
水生态治理建设中水资源管理平台的设计与实现
这是一篇关于水资源管理,实时数据采集,空间索引,GIS的论文, 主要内容为为了积极践行国家“绿色发展”理念,帮助城市提升城市宜居性和舒适度、建设优良人居环境。本项目对重塑和优化城市空间结构、流域水资源管理、流域防洪应急,具有积极而深远的意义。该项目可服务于各种水资源单位,通过使用机器鱼代替传统水文资料传感器实现自动采样,全面收集流域的水位、水流量、水质、生态流量、流域污染物指数、气象等信息,为河流治理和运营供定量化的数据支撑。项目主要解决水资源管理问题和水资源安全防洪应急问题。为政府人员了解各流域实时水域情况和防洪应急提供了帮助。本项目采用大数据技术与软件开发技术相结合的方式打造水资源管理平台。在大数据接入阶段,利用Kafka和Flume实现机器鱼采集数据与平台之间可靠的数据传输,通过Storm将采集的数据进行转换和清洗,实时提供给展示平台,并将数据存储于数据库中。在数据库中,依据水资源管理的特点使用GIS的空间索引,满足展示端对于海量历史数据的查询需求。在项目软件开发阶段,首先整理和设计了水资源管理平台的需求于与功能,严格遵循软件工程开发标准,对系统业务架构、系统技术架构和数据库等进行了详细设计。系统开发采用MVC模式,实现前后端分离,后端主要使用Spring Boot与Node.js技术,前端基于GIS技术把机器鱼收集到的内容可视化展现到地图上,同时前端还使用Echarts、Require.js、HTML、CSS等技术为数据可视化提供帮助,使整个流域的水资源信息更加直观的展现。在数据处理方面,本项目利用神经网络计算居民生活用水量,利用数学方法计算当地流域降水量和蒸发量。最后实现了大数据处理与可视化水资源管理平台的结合。为了验证平台性能,本文也提供了详细的平台测试细节和流程,主要包括大数据接入模块测试环境的说明,大数据接入模块测试过程和平台功能测试。
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