夏热冬暖地区办公建筑能耗的评价研究
这是一篇关于建筑能耗,能耗模型,综合评价,回归分析,数据包络分析的论文, 主要内容为目前我国对于既有建筑的能源审计和能耗数据分析不足,不利于对大量既有建筑进行科学能耗管理和节能改造。本文通过建立建筑能耗的监测网络可以实时监测建筑的各分项能耗数据,为建筑的二级能源审计奠定数据基础。本文以监测网络所获得的大量实时分项能耗数据为基础,重点研究了夏热冬暖地区办公类建筑的能耗情况。以21栋办公类建筑的月能耗数据和建筑使用信息组成数据样本,分别采用了基于样本平均水平的多元线性回归分析预测评价方法和基于样本最优水平的数据包络分析(DEA)评价方法对样本建筑进行了用能效率的评价,分析了两种评价方式的评价结果,将两种评价方法结合起来,对21栋样本建筑进行了能耗综合评价。利用数据包络分析中的BC2模型初步对建筑的管理因素对于用能效率的影响进行了分析评价。运用此能耗评价方法可以为大量同地区同类型既有建筑的科学能耗管理和节能改造方向提供依据。 利用java、Hibernate、Jsp、Jquery等开发技术,在广西大学节约型校园能耗监测平台上开发了能耗评价模块,将评价方法进行系统实现。用户可利用Web访问的方式操作模块,对广西大学校园内纳入监测的办公类建筑进行在线能耗评价。能耗评价模块可直观、方便的为管理人员进行建筑能耗管理提供了有效参考。
长江三峡中长期径流预报研究及其系统设计与开发
这是一篇关于三峡水库,径流中长期预报,小波分析,回归分析,预报系统的论文, 主要内容为水文径流要素由于受到气候、地理条件及人类活动等因素影响,其变化规律错综复杂具有很强的不确定性,除此之外灰色性、模糊性和混沌性等一些复杂特性也存在于该系统中。为了使相关决策部门和领导能够更加及时的统筹安排,获取诸如水力发电、防洪抗旱、蓄水供水等方面更大的经济和社会效益,更加准确地预测未来的径流过程,特别是中长期的径流预报,此时就显得格外关键。 本文在中长期径流预报理论研究现状和发展趋势及其系统软件设计开发的基础上,提出了结合小波分析的中长期径流组合预报方法,通过将原始径流序列进行分解与重构,并结合较为成熟的多元线性回归模型、自回归模型、最近邻抽样回归模型以及支持向量机模型,实现了较为精确的中长期径流预报,并针对三峡流域径流预报的实际工程问题,应用长江三峡流域宜昌站年平均径流资料对模型方法进行检验,实例研究表明,本文提出的组合预测方法较为有效,可以显著的提高预报精度。 为了使长江三峡中长期径流预报研究成果更好的满足生产单位的需求,改善其作业预报的水平和精度,本文设计开发了具有水文历史数据的管理、检索和查询、径流过程预测与人机交互管理等功能的长江三峡中长期径流预报软件。该软件采用模块化设计,扩展性好,人机界面友好,易于操作。水文信息查询模块实现了降雨、径流及设计洪水等水文数据信息的实时查询功能,同时通过将这些数据录入水文预报专用数据库,实现了水文数据的快速检索及实时更新功能。水文统计分析模块通过对年月径流量进行频率计算和统计特性分析,可使用户方便快捷的得到径流年内年际的统计特性及趋势和周期特性。中长期预报模块由多种预报模型组成,包括多元线性回归模型、自回归小波模型、最近邻抽样回归小波模型等。在常规模型基础上引入小波分析方法,更好的反映了径流的变化特性,使得模型预报效果得到了极大的提高,为三峡梯级防洪和发电调度系统提供了良好的数据支持。
消防员生命体征监测系统的设计与实现
这是一篇关于消防员,体征监测,回归分析,单路PPG信号的论文, 主要内容为社会快速发展,楼宇建筑面积和城市人口密度变大,城市基础设施逐渐老旧,消防事故随之变多。在抢险救灾时,消防员面临着更加危险的挑战,极大增加了消防员的伤亡概率。为进一步保障消防员生命安全,本文设计了一种消防员生命体征监测系统,主要工作如下。首先,提出一种多参数回归分析测温法,实现用MAX30102测量体温。该方法将片内温度、体表温度和环境温度作为拟合参数确定回归模型,利用最小二乘法进行曲线拟合,最终确定体温的拟合公式。将MAX30102测量的体温对比水银体温计的数值进行对比分析,平均相对误差在±0.5%之内,符合测量精度要求。其次,提出一种单路光电容积脉搏波(PPG,Photoplethysmography)信号计算脉搏传递时间(PTT,pulse transit time)拟合血压测量法,实现MAX30102测量血压。该方法采集单路红光PPG信号,平均化处理后剥离直流分量,对交流分量做二阶差分处理,得到加速脉搏波信号,利用信号特征点求取PTT,结合血压标准值做线性回归拟合,最终确定血压拟合方程组。将MAX30102测量的血压对比鱼跃水银血压计测量的数值进行对比分析,平均相对误差在±5.0%之内,符合测量精度要求。最后,设计并实现消防员体征检测系统。采用MAX30205设计体温贴片检测消防员体温,采用MAX30102设计多体征检测手表检测消防员的体温(备用)、心率、血氧和血压,采用MQ-2、MQ-7和AHT20设计抢险救灾环境检测胸章检测抢险救灾场所的CH4、CO、烟雾浓度和温湿度(温度数据用于计算备用体温)。终端设备由3部分组成,包含有手环、胸章和体温贴片,各部分采用蓝牙组网传输数据,系统采用NB-Io T技术远程传输体征数据。配置云平台接收存储体征数据,开发个人APP和Web平台连接云平台,用于显示消防员体征数值和报警判断。经过分析与测试,系统运行正常,能较好地实现消防员体征监测的功能,适用于辅助后台指挥人员对前线消防员安全状况做出判别以及为消防员合理的出勤与调度做参考。
基于用户评分和评论的协同推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,评论分析,回归分析,隐语义模型,数据稀疏性的论文, 主要内容为随着大数据及人工智能时代来临,个性化推荐系统作为解决信息过载问题的重要技术手段受到越来越多研究者的关注,以协同过滤算法为核心技术手段的传统推荐系统取得了令人瞩目的成绩并得到了广泛的应用。传统协同过滤技术主要围绕用户对物品的评分矩阵来展开研究,以近邻模型或矩阵分解的方法进行评分预测,从而来完成用户对物品推荐任务。随着用户和物品规模不断扩大,传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏以及冷启动等问题逐步暴露且日益严重。传统协同过滤推荐算法仅仅考虑了用户对物品的评分数据,而忽略了用户评论、用户标签及物品标签等相关内容信息。这些文本内容中包含丰富的用户偏好和物品特征信息,对提高推荐系统的推荐效果有着重要意义。因此,本文在对传统协同过滤算法和用户评论分析的深入研究基础之上,提出了两种结合用户评分和评论的推荐方法。本文主要研究工作如下:首先,提出了基于评论主题分析的评分预测方法。用户评论蕴含的丰富用户和物品特征信息,而用户评分数据则是用户评论的数量化评定与表达。本文利用LDA主题模型提取用户评论中用户偏好向量和物品特征向量,然后结合回归模型建立评论特征向量和用户评分之间的函数关系,构建了一种基于评论主题分析的评分预测方法,最后根据评分预测结果来完成推荐任务。其次,提出了基于评论主题和隐式因子的推荐模型。传统隐语义模型基于矩阵分解的原理,将用户评分分解为隐式用户偏好向量和物品特征向量。本文将通过LDA主题模型从用户评论中提取用户偏好向量和物品特征向量引入到传统隐语义模型中,建立了一种基于评论主题和隐式因子的推荐模型,最后根据评分预测结果来完成推荐任务。最后,在真实Amazon电商评论数据集上对本文提出的两种方法进行了实验验证,并和传统推荐算法进行了对比分析。实验结果表明:相比传统协同过滤算法,本文提出的两种方法能够有效提高推荐效果,在一定程度上缓解了数据稀疏性问题并且具有更好的可解释性。
夏热冬暖地区办公建筑能耗的评价研究
这是一篇关于建筑能耗,能耗模型,综合评价,回归分析,数据包络分析的论文, 主要内容为目前我国对于既有建筑的能源审计和能耗数据分析不足,不利于对大量既有建筑进行科学能耗管理和节能改造。本文通过建立建筑能耗的监测网络可以实时监测建筑的各分项能耗数据,为建筑的二级能源审计奠定数据基础。本文以监测网络所获得的大量实时分项能耗数据为基础,重点研究了夏热冬暖地区办公类建筑的能耗情况。以21栋办公类建筑的月能耗数据和建筑使用信息组成数据样本,分别采用了基于样本平均水平的多元线性回归分析预测评价方法和基于样本最优水平的数据包络分析(DEA)评价方法对样本建筑进行了用能效率的评价,分析了两种评价方式的评价结果,将两种评价方法结合起来,对21栋样本建筑进行了能耗综合评价。利用数据包络分析中的BC2模型初步对建筑的管理因素对于用能效率的影响进行了分析评价。运用此能耗评价方法可以为大量同地区同类型既有建筑的科学能耗管理和节能改造方向提供依据。 利用java、Hibernate、Jsp、Jquery等开发技术,在广西大学节约型校园能耗监测平台上开发了能耗评价模块,将评价方法进行系统实现。用户可利用Web访问的方式操作模块,对广西大学校园内纳入监测的办公类建筑进行在线能耗评价。能耗评价模块可直观、方便的为管理人员进行建筑能耗管理提供了有效参考。
基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究
这是一篇关于GIS,智能监测设备,灾害监测,阈值预警,层次分析,灰色关联,回归分析,系统研发,数据可视化的论文, 主要内容为地质灾害监测关键设备及采集数据处理是整个地质灾害监测过程中的关键步骤,其核心是解决地质灾害防控过程中的数据采集、数据传输、数据处理和预警模型的研发。由于地质灾害的监测是一个影响因素众多、监测环境复杂、并且需要进行长期监测过程,所以建立一套高可靠的地质灾害信息化管控系统十分必要。本文主要实现基于GIS的地质灾害监测设备及系统研发。在传感器将数据采集完成后,将数据通过无线传输到四川省地质灾害数据中心。为了方便数据查询和数据分析,将采集数据同步到本地数据服务器。通过对本地数据处理后,将其作为预警模型计算的数据基础,通过计算得到预警信息。首先,通过查询和收集地质灾害监测设备及预警方法的相关资料,明确了整个地质灾害监测系统的关键技术有设备采集数据关键技术、数据同步关键技术、数据传输和处理关键技术、预警模型关键技术,信息化系统关键技术。分析了地质灾害监测设备国内外研究现状,阐述了地质灾害数据处理的基本方法。明确了地质灾害监测信息化系统的发展趋势。其次,目前地质灾害采集数据等需要多种不同种类型的收发数据模块,本文提出了一种智能化监测终端RTU,采用工业级的GSM/GPRS收发模块和高性能32位处理器,内嵌实时操作系统,具有4路开关量和8路模拟量输入,实现了地面变形监测是、内部变形监测、地下水监测、受力监测、气象监测及其他监测的数据统一采样,数据转化,数据分析功能于一体,简化了终端安装流程。组建了多个RTU监控网络,满足了对于分散广、距离远、无人值守的监控点无线实时监控需要。再次,对监测数据进行了回归分析数据处理、卡尔曼滤波处理和时间序列处理方法,完成了数据的曲线拟合,将误差控制在了10%以内。基于地质灾害监测指标提出了层次分析法和灰色关联监测预警模型,基于统计分析方法提出了阈值预警模型,基于地质灾害发生过程提出了过程分析预警模型。根据这几种预警模型搭建了地质灾害监测预警的核心算法。在对一次灾害发生过程中,根据预警模型准确的计算出来灾害发生的具体时间,实现了基于数据驱动的灾害预警核心方法。最后,实现基于GIS的多参量地质灾害监测系统软件开发,系统采用B/S架构的方式。系统主要实现登录认证权限管理,数据处理及分析功能,灾害预警信息生成功能,定时数据同步功能,系统管理等功能。其中数据服务端基于Java语言和Spring微服务框架搭建,系统数据库采用My SQL数据库,系统前端主要采用vue框架echarts数据渲染框架,实现了数据的图表渲染。系统前后端数据通信采用JSON格式的字符串。最终将软件应用于实际验证软件效果。
敏捷制造环境下的时间研究
这是一篇关于时间标准,时间研究,复杂度,BP神经网络,回归分析的论文, 主要内容为快速响应客户FTQCS各方面需求的能力是机械制造企业在经济全球化形势下参与国际竞争的关键要素。时间是衡量企业生产能力、指导生产和制定发展战略的一个重要参考指标,它是制约企业快速响应市场需求的一大瓶颈。因此,对产品开发过程的时间研究具有重要意义。 在分析敏捷企业生产过程的基础上,对影响产品开发周期的因素进行了分析、归纳和整理,提出了一种时间研究的框架结构和工作流程。对产品的开发阶段进行了划分,对各阶段的时间构成因素及特点进行了深入讨论,从而形成了依据产品不同开发阶段特点制定相应时间标准的思路。 产品设计阶段时间影响因素比较复杂,而且影响设计时间的定性因素往往无法准确合理地被量化,使得设计活动劳动量消耗难以确定。本文引用复杂度概念,将影响设计时间消耗的产品功能、结构参数、设计人员水平等关键因素转化为设计的复杂度,进而分别使用回归分析和神经网络的方法进行分析计算,以轴类零件设计时间为对象进行了实例分析。结果表明,复杂度模型解决了定性因素无法量化的难题,较好地反映了产品设计时间的消耗特点。 在定量影响因素居多的制造和装配阶段,将制造和装配过程的时间消耗分解为机动作业时间、手动作业时间和宽放时间,建立了时间分析模型。采用回归分析与BPN相结合的办法建立时间标准,其中回归分析用来完成关键因素的筛选,神经网络完成时间标准的计算,从而建立合理准确的时间标准。这样既反映了各时间项目与影响因素之间的相互关系,又提高了时间标准计算的精度。 采用统一建模语言UML对计算机辅助时间标准计算系统(CATSS)进行了形式化描述,建立了CATSS的功能模型;使用JSP技术和SQLServer数据库完成了CATSS系统的软件开发,从而实现了各阶段时间标准的快速计算和维护等功能;提高了时间标准制定的效率和准确性。实际应用表明,CATSS系统为制造企业时间研究提供了一个比较理想的工具平台。
基于HOD模式的北京大型医院周边城市空间设计研究
这是一篇关于大型医院,城市公共空间,HOD模式,回归分析,设计策略的论文, 主要内容为随着“健康中国”战略的实施,民生医疗建筑的需求量与日俱增。而处于高速发展中的大城市可用于医疗建设的土地资源相对稀缺。二者之间的矛盾,导致了现今医院人满为患、临近道路拥挤及外部环境脏乱等诸多社会问题。因此,高效的开发,合理的利用宝贵的土地资源以达到“健康中国”战略中对民生医疗建筑的需求是亟需解决的问题。为解决民生医疗建筑需求量大与城市规划可利用土地稀缺之间的矛盾,本文基于将医院作为区域发展的核心驱动力进行一体化设计的HOD模式,以北京大型医院为研究对象,通过将医院的规划建设与周边城市空间相结合进行研究,以达到疏解医院现有承载压力、改善医院周边环境、提升医院使用人群体验等目的。并通过对HOD模式理论的梳理归纳,明确了以医院为导向这一设计原则并医院的规划建设与周边城市空间相结合这一理念的可行性与合理性。首先,研究系统地论述了医疗建筑的分类,明确以大型医院为对象,并对大型医院周边城市公共空间的特征、形成原因及现状问题进行了实地调研。其次,通过探究大型医院对城市发展建设的影响范围及在1km影响区域内大型医院周边的城市公共空间的复杂性进行分析及空间现状进行分析。并根据形成原因的不同分为空间拥挤、空间矛盾以及医院周边城市空间与其内部品质不协调三个主要问题进行论述说明。最后对于整体的发展与以及趋势做出了描述与论述。在明确现状问题后,文章对造成这些现状问题的原因进行进一步的量化分析。尝试对医院周边的影响因子,即土地多样性、土地开发强度、公交站点覆盖情况、道路通达性以及公共设施分布与医院使用人群使用感受之间的关系进行研究分析。分析方法采用多元线性回归,数据的收集来源于高德地图与百度地图的地图数据、北京城市规划文件以及调查问卷与实地调研。结果表明,用地多样性的回归系数值为1.019,意味着用地多样性会对评价结果产生显著的正向影响;土地利用强度的回归系数值为0.838,意味着土地利用强度会对评价结果产生较为显著的正向影响关系;公共设施分布的回归系数值为-0.554,意味着公共设施分布会对评价结果产生并不显著的负向影响关系;而站点覆盖情况与道路通达性对评价结果并不会产生较为显著的影响。基于此分析结果,文章提出医院为设计导向、空间整体性、设计适配性以及可持续性这四条设计原则,并从周边空间多样性、周边空间开发强度、周边设施规划设计以及场所感知这四个层面提出具体的设计策略。希望以此提升患者就医体验、医护人员通勤体验,实现大型医院周边的城市空间环境的舒适性、易识性、可达性、包容性。
电子商务推荐系统中协同过滤算法的改进与研究
这是一篇关于电子商务推荐系统,协同过滤,聚类分析,信任模型,回归分析的论文, 主要内容为近些年来，互联网迅猛发展，电子商务保持着持续增加的趋势，信息在不断的膨胀甚至于过载，正是因此电子商务面临着巨大的挑战。为了解决这一难题，电子商务推荐系统应运而生，电子商务推荐系统可以帮助用户快速的定位到自己喜欢的商品。协同过滤技术是目前发展最为迅速的的一种个性化推荐技术，但传统协同过滤本身的算法本身具有局限性，存在“稀疏性”问题、“冷启动”问题和“可扩展性”问题等，针对电子商务推荐系统中通常采用的协同过滤推荐算法的不足，本文提出了一种改进的协同过滤组合推荐算法。 本文首先引入聚类分析，在聚类分析的模型中，只将目标用户或项目在由聚类产生的搜索空间进行搜索，而不必在整个数据空间中进行，这样缩小了搜索范围，提高了搜索效率，有效提高了系统的实时响应速度，这就是我们引入聚类分析对数据集进行预处理的原因。 本文引入了信任模型，利用回归分析法将由用户-项目评分矩阵产生的相似度矩阵与由用户-用户信任评分矩阵产生的信任度矩阵相结合，作为进行最近邻搜索的新的标准，提高了推荐的准确性，从而为目标用户提供更好的推荐结果。 本文以传统的协同过滤推荐算法为基础，引入聚类分析与信任模型成为一种新的协同过滤组合推荐算法，该推荐算法能够有效改善或克服传统协同过滤技术中出现的问题，从而提供系统的准确性。本文并对该算法进行了设计，并进行了对比实验，经过实验表明，该算法能够降低预测的用户评分与实际的用户评分之间的平均绝对偏差，提高系统的推荐质量。
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