公共建筑电力需求响应策略及系统设计
这是一篇关于公共建筑,中央空调,柔性调控,电力需求响应,可视化平台的论文, 主要内容为需求响应作为建设智能电网的重要环节,在缓解电力供应紧张、实现电力资源优化配置等方面具有重大意义。在我国需求响应实施以示范项目为主,存在负荷调控过于粗放和智能化管理水平不足等诸多问题,对大型公共建筑这类重要需求侧资源的参与带来了难题。为使公共建筑更加合理、人性、便捷地参与需求响应,本文从用户的角度出发对需求响应策略展开研究,进一步结合物联网和互联网等相关技术建设公共建筑参与需求响应的可管、可控、可视化操作系统。主要工作内容如下:首先,对公共建筑参与电力需求响应进行整体设计。阐述了需求响应的实施流程,设计了基线负荷、执行效果和收益评价模型,在此基础上设计了公共建筑需求响应管理系统的功能需求和实现架构。其次,研究了公共建筑照明插座、空调、动力、特殊用电四类负荷的刚性和柔性响应策略。在对公共建筑用电负荷进行分析的基础上,归纳公共建筑的需求响应策略。为降低策略执行对人员产生的影响,结合策略的舒适度、使用时间和安全性各影响因素的考虑,设计了公共建筑基于动态优先级的响应策略决策方案。再次,基于系统功能需求和架构,对公共建筑需求响应管理系统进行开发。设计了系统数据模型及结构,完成系统数据库的搭建和云端部署;实现了电网侧与用户侧、系统网关与服务器之间的通信,便于信息和数据的交互;搭建系统B/S结构下的可视化平台,方便用户的实时管理和远程运维。最后,对上述研究内容进行应用验证。以济南某办公建筑为应用对象,有针对性的设计其照明、空调、动力负荷的需求响应策略,经过对执行策略的效果分析,所用策略能够在兼顾人员正常用电需求的基础上顺利完成响应任务。完成并展示了该建筑的需求响应管理系统的可视化平台,经过实地验证,该系统能够快速响应调度指令并完成实施过程。系统实现了需求响应策略的自动决策和实施,降低了执行过程中的延时,方便了用户对需求响应的管控。
知识图谱可视化平台的设计实现及应用
这是一篇关于知识图谱,可视化平台,税务大数据,移动大数据的论文, 主要内容为在互联网技术的飞速发展下,各种服务所产生的海量信息数据呈指数级快速增长,由此催生了面向特定场景的海量数据高效数据分析与挖掘技术研究。知识图谱作为结合大数据与深度学习优点的新兴技术,能够很好地满足这种针对特定领域的数据挖掘分析的需求。知识图谱技术将互联网所产生的海量数据以更接近人们认知的方式显性表达,使得大数据中蕴含的海量信息更容易被人们理解、组织和管理。但是当前现有的知识图谱及可视化服务存在以下问题:1)知识图谱的可维护性差,需要有专业人员实时跟进并进行数据的增加或删减,耗费大量人力,在维护性与可用性上对非专业人员不友好;2)知识图谱可视化技术不成熟,展现与利用不充分;3)平台与数据的耦合性过强,导致难以复用;4)面向海量数据的知识图谱可视化平台在数据存储与查询上存在瓶颈。针对以上问题,通过对知识图谱可视化平台不同部分的系统性的研究,本文设计并实现了一套知识图谱可视化平台,能够为不同行业的用户提供针对行业大数据的快速数据分析与挖掘。本研究主要包含以下内容:(1)设计了一套包括数据处理、知识图谱存储与可视化的一体化平台,该平台不仅具有一体化的便捷操作流程,并且具有解耦性,便于在不同行业数据间的迁移;(2)将该平台应用至税务大数据上,实现了对纳税人关系查询、企业进销项关系查询等实际问题的知识图谱查询与可视化实现,并极大地提高了复杂迭代查询的效率;(3)将该平台应用至移动大数据上,实现了对用户职住问题与用户关系推测,同时设计与嵌入了神经网络模型,极大地提高了具体数据预测判断的准确性。本文设计实现的知识图谱可视化平台,对接了合作方相关数据接口,实现了增量数据的定时无感知导入,针对不同的业务需求实现了相关的知识图谱设计与可视化展示,满足了不同行业对行业大数据的快速分析与查询的需求。该平台较好地结合并利用了分布式存储计算、深度学习与知识图谱等新兴技术,为知识图谱可视化在各个方向提供了改进的思路与具体实践。
基于Django框架的脑磁共振图像的可视化平台的设计和开发
这是一篇关于脑磁共振图像,Django框架,可视化平台,图像处理,颅骨分割的论文, 主要内容为脑部疾病威胁着人类的健康,MRI技术能够提供人脑清晰、直观的三维解剖图像,是评估脑的正常以及异常病理的重要依据。随着计算机技术、数字化图像处理技术的不断发展,医学图像可视化技术也在不断更新,软件结构从原来的单机用户模式发展到C/S(Client/Server,即客户机/服务器)模式,再发展到现在盛行的B/S(Browser/Server,即浏览器/服务器)模式。搭建基于Web的脑磁共振图像的可视化平台来存储和管理大量的脑磁共振图像及病人信息,实现浏览器端对脑MR图像的加载、解析和处理,有助于信息共享和远程诊断,从而提高研究和诊断的效率。论文利用Django框架快速、简洁,非常适合构建数据库驱动的网站的特点,搭建了脑磁共振图像的数据库系统,实现了基于Web浏览器的DICOM图像可视化,设计和开发了一个可以存储、查询、可视化分析和图像分割全方位的平台。本文的主要工作如下:1.基于需求分析,确定系统的技术架构和设计功能模块,建立相应的数据库模型。采用前后端分离的开发方式,后端采用Django+Python+My SQL,前端基于Node.js+Vue.js+Webpack,实现用户管理模块、病人信息管理模块和后台管理模块,研究和实现大文件的断点续传方式,并从客户端、服务器端和数据库三个方面设计系统安全。2.对DICOM标准进行概述,并介绍DICOM格式文件的数据结构和编码方式。使用DWV(DICOM Web Viewer)开源框架和HTML5标准中的Canvas标签实现DCM(DICOM文件后缀名)图像在Web浏览器端的加载,并实现了DCM图像的解析。3.在DCM图像加载和解析的基础上,完成对图像的在线操作,包括测量感兴趣区域面积、阈值滤波、图像锐化、边缘提取等操作。基于Live Wire算法实现图像处理界面的交互分割和基于区域增长分割算法实现颅骨分割。通过对各功能模块的功能测试,本平台各项功能符合预期,真正实现了跨平台、免操作系统移植和远程操作。为研究人员的研究和医生的诊断提供便捷,为脑部患者提供个人信息和图像查询,为脑磁共振图像的进一步研究奠定基础。
基于可视化技术的附着式升降脚手架安全管理研究
这是一篇关于附着式升降脚手架,BIM技术,AHP-熵值法,可视化平台,安全管理的论文, 主要内容为近年来,附着式升降脚手架已经成为高层建筑施工的首选外防护架工具,但其带来便利的同时安全问题不容忽视。本研究将附着式升降脚手架施工管理与BIM技术、物联网技术相结合,构建一种基于WebGL技术的三维可视化管理平台,通过转变安全管理方式,提高附着式升降脚手架安全管理水平。主要研究内容如下:(1)建立附着式升降脚手架使用阶段安全评价体系,确立架体性能、人员行为、架体使用状态、安全管理4个准则层及18个指标层;并采用五标度的AHP法和熵值法进行组合赋权。结果表明:施工过程中架体使用状态权重值最高,在安全管理中要重点关注;同时由于人员的不安全行为及管理的缺失通常会加大事故发生概率及后果程度,故而交叉作业、违规作业,前期技术交底和安全教育培训在安全管理中也是重中之重。因此附着式升降脚手架安全管理的关键是健全管理体系,实现架体状态数据的实时采集和传递。(2)根据权重分析结果,集成BIM技术的可视化、信息化特性及物联网技术的实时监测优势,构建了附着式升降脚手架安全管理框架。并借助BIMFACE轻量化引擎、WebGL技术等信息化手段,开发出基于B/S架构的附着式升降脚手架可视化平台,实现了BIM模型在浏览器上轻量化展示,直观查看机位运行数据等功能。(3)结合某施工项目,验证该平台在脚手架施工安全管理中的应用效果。结果表明:融合BIM技术和物联网技术的附着式升降脚手架可视化平台,一定程度上能提高附着式升降脚手架管理效率,并推动信息化技术在施工阶段中的应用。
基于志愿大数据的诚信评分体系和城市场景研究
这是一篇关于志愿活动,评分体系,智慧城市,兴趣点挖掘,可视化平台的论文, 主要内容为伴随着全国各地志愿服务活动的蓬勃发展,越来越多的个人和团体投身于公益志愿服务领域中来,与此同时也积累了海量的志愿服务大数据。从2008年全国志愿服务信息系统启用开始,截止至2019年2月底已经在全国31个省级行政区中累积了超过1.2亿志愿者、73万志愿团体和232万志愿项目的海量数据。在大数据和人工智能相关技术快速发展的背景下,如何将志愿服务大数据通过机器学习相关算法进行分析挖掘,并且反哺助力志愿服务活动的后续发展,成为了亟需解决的问题。同时随着智慧城市的快速发展,志愿服务的分析研究结果也对城市中的征信、风控和社会服务等问题存在重要指导作用。例如在城市的冬奥会、企业家论坛等重大活动的志愿者招募中,志愿者诚信度等指标会帮助主办方进行候选人筛选。并且在海量数据纷繁复杂的情况下,当下的志愿服务领域缺乏可视化的管理平台,从而无法对志愿服务的发展现状做直观清晰的展示。本文将通过志愿者诚信度的评分模型构建志愿城市信用与风控体系,从志愿团队和志愿项目的角度去挖掘城市志愿场景,进而构建志愿城市的活跃度模型,同时搭建志愿者和志愿城市的大数据可视化平台,帮助政府的管理者进行志愿服务信息的管理和分析。论文的主要工作内容包括如下三个部分:一、构建志愿者的诚信度评分体系,首先针对志愿者数据集的诚信度影响因子,进行清洗处理和特征工程。根据逻辑回归算法和分箱算法建立评分卡模型,利用线性函数的转化将评分模型输出的结果标准化至[0,300]区间,并通过信息值判断各个影响因子与预测结果的关联性大小。对评分卡模型的结果指标进行评估,AUC(Area Under Curve)面积达到0.9651,KS值达到0.8521,准确度和划分能力符合预期。然后通过神经网络和后向传播梯度下降的算法,设计一个多层的神经网络模型,并利用交叉熵作为损失函数建立志愿者诚信分类模型。最后针对模型结果指标进行对比,对于准确率指标而言,评分卡模型和神经网络模型的结果分别是0.8995和0.6667;对于精准率指标而言,这两种模型分别是0.9195和0.7253;对于召回率指标而言,这两种模型分别是0.9159和0.7336。评分卡模型的结果均优于神经网络模型的结果。二、基于城市志愿服务信息数据,进行志愿城市的场景挖掘,其中包括志愿团体和志愿项目的场景研究以及志愿城市活跃度的分析。首先针对城市中的志愿团体,采用层次聚类的方法对min-max归一化后的影响因子进行聚类分析,轮廓系数达到0.9655,从而得到城市中12种不同属性的志愿团体。然后针对城市中的志愿项目,利用高德地图的逆地理编码进行兴趣点信息挖掘。将城市中的志愿项目进行时间域分析和空间域分析,得到时空维度上城市志愿项目的分布情况。随后对志愿项目的进行归一化,并对转化后的数据进行聚类。最后利用层次分析法构建志愿城市的活跃度模型,并得出城市活跃度和常住人口数之间的关系。三、基于志愿者诚信度和志愿城市服务场景的研究结果,搭建志愿者诚信度可视化平台和志愿城市服务可视化平台。利用SpringMVC的系统处理框架,构建可视化平台的业务逻辑处理系统,并通过MyBatis的持久层框架与服务器上的MySQL数据库进行连接,完成志愿服务相关数据的增删改查。同时利用Bootstrap的前端应用服务架构和异步动态页面刷新等技术,搭建平台的Web页面展示业务处理得到的可视化模型和视图。最终针对两个可视化平台进行完整的功能测试,从而得到通过测试用例的平台。
区块链共识算法性能仿真及可视化平台的设计与实现
这是一篇关于区块链,共识算法,性能仿真,可视化平台,Spring的论文, 主要内容为区块链技术具有去中心化、稳定、安全和不可篡改的特性。作为一种以比特币为代表的数字加密货币系统的底层支撑技术,区块链目前正席卷全球。共识算法是区块链技术框架的核心组成,解决了分布式网络中节点之间的互信难题,对于维护区块链的安全性和有效性起着至关重要的作用。目前针对区块链共识算法的性能仿真评估缺乏通用的框架及方法,同时也缺少统一、有效的可视化平台方便研究者进行仿真启动的操作和仿真结果的查看与分析。针对上述现状,本论文以区块链共识算法性能仿真及可视化平台的开发为主旨,主要工作如下:1.分析了共识算法性能仿真的研究难点及可视化平台的具体需求,设计了平台的整体架构,并针对性能仿真和可视化管理两个模块完成了具体的结构划分和功能设计。2.实现了平台的性能仿真模块。该模块构建并实现了区块链共识算法的性能仿真评估方法,在不同工作负载下对PoW(Proof of Work)和PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)两种共识算法进行了性能仿真,并通过仿真结果评估了两种共识算法的性能表现。3.本平台以Spring Boot框架为基础,将性能仿真模块集成在框架后端,实现了可视化管理模块。该模块结合RabbitMQ消息队列实现了仿真请求的异步处理,采用MySQL数据库及Hibernate框架完成了数据库操作,同时利用Thymeleaf模板引擎及前端技术,实现了良好的界面交互。4.平台搭建完成后,对可视化管理模块进行了功能性、安全性以及兼容性测试,确保平台能够正常稳定运行。搭建区块链共识算法性能仿真及可视化平台,一方面对性能仿真启动及仿真结果查看分析提供了完整、统一、有效的管理平台,提高了共识算法的性能仿真效率;另一方面能够帮助区块链从业人员深入了解共识算法特性,从而推动共识算法的进一步研究。
基于物联网的位置安全预警系统研究
这是一篇关于边缘计算,物联网,微服务,电子围栏,可视化平台的论文, 主要内容为目前,工业生产发展趋向于机械大型化、执行自动化,为此工业生产环境中使用了大量的联网、智能设备,这有效地提升了工业生产效率,但同时也存在一些问题。一方面,工业园区中越来越多的大型设备、大型车辆等高风险区域给园区中误入危险区域的工作人员带来了更多的危险因素。另一方面,为了能够及时地将预警信息通知到所有的工作人员,预警设备与预警服务器之间需要更低的网络时延,预警系统也需要保证能够接入大量的预警设备。因此,为了保障人员在园区中的安全,本文提出了一种基于物联网的位置安全预警方案,利用边缘计算和GPS坐标,从位置安全预警系统架构和区域侵入检测两方面来保证人员能够及时有效地得到安全预警。本文的主要工作及创新点如下:(1)设计了基于边缘计算的位置安全预警系统架构,实现对预警设备的接入提供更大的容量与更低的延时。首先,本方案利用边缘计算靠近数据源的特性,相对于基于云计算的方案,能够提供更方便的服务扩容与更短的通信链路。其次,在服务的提供者选择上,本方案结合服务器与网络链路的负载提出了一种适应性网关请求调度方法,保证了预警设备的请求能够更快地得到响应。最后,通过对基于微服务搭建的系统原型以及调度方法的仿真测试,验证了本文提出的基于边缘计算的位置安全预警系统架构能够容纳大量的设备接入以及提供更低的延时。(2)设计了基于GPS坐标的服务侧人员位置安全预警方案。首先,本方案根据工业园区中的危险区域的移动性,将其分为静态电子围栏区域与动态电子围栏区域。然后,结合拥有GPS功能的人员预警设备提供的人员的GPS坐标,利用射线法与向量叉乘,分别判断人员GPS坐标是否处在或即将进入危险区域中?进而对人员发出预警并适当调整设备通信间隔以降低设备通信开销。最后,利用JAVA技术实现了人员位置安全预警平台。管理者可以在该平台查看、添加静态电子围栏,查看利用车载GPS设备添加的动态电子围栏,以及查看佩戴预警设备的人员当前的安全状态。同时管理者可以通过平台远程配置人员预警设备的通信参数,以及远程操作人员预警设备升级固件。
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