农业银行后勤监测系统的设计与实现
这是一篇关于农业银行后勤管理,监测系统,MAS的论文, 主要内容为随着信息化技术的深入发展,以及后勤社会化改革的推进,农业银行后勤管理也在不断的进行信息化建设。传统的农业银行后勤保障工作,包括农业银行员工的吃、住、行、学、购、医、水电、暖气等,多少年来,数代后勤人都是单纯的靠传统的手工业生产,靠繁重的密集型劳动,在一定程度上造成了人力物力等资源的浪费,无法满足现代农业银行对后勤管理的高效化的需求。因此,开发一套新的农业银行后勤监测系统变得迫在眉睫。本文主要根据农业银行后勤监测管理的实际业务作为课题的研究背景,然后根据农业银行在该系统上的投入成本制定了开发本系统的技术方案,系统采用面向对象思想、JAVA语言、J2EE平台、SSH框架,MVC模式以及Oracle数据库设计开发了。重点设计并研究了设备运行监测模块、实施检测模块、监控管理模块、维修管理模块以及巡检管理模块;其中设备运行监测模块包括实时数据采集、设备运行状态和监测数值管理等功能;实时检测模块包括移动监控管理、提取时间和同步参数功能;监控管理模块包括部门信息管理、人员信息管理、设备信息管理、数据收集、数据导入导出和综合检索功能;维修管理模块包括维修申请与审批、维修人员分配和维修记录管理功能;巡检管理模块包括巡检资料管理、巡检线路管理和巡检成员管理功能。农业银行后勤监测系统可以为职工提供舒适的生活、工作环境,解除他们的后顾之忧和实际困难,职工就会更加热爱自己的工作,以极大的热情一心扑在工作上,最大限度地发挥工作积极性,完成本职工作,提高农业银行的管理水平,帮助农业银行获得更大的经济效益。
基于MAS的新能源汽车销量组合预测研究
这是一篇关于新能源汽车,组合预测,JADE,MAS的论文, 主要内容为随着全球新能源汽车发展进入爆发期,越来越多的新能源汽车企业意识到销量预测的重要性,对销量进行正确预测不但能帮助企业降低生产线的闲置率,合理规划产能满足市场对热销车型的需求,更能帮助企业降本增效,增强响应市场的速度,保持整个企业管理的竞争力。本文通过分析新能源汽车销量预测的几个重要问题,发现在以往的研究中模型的构建以单一算法为主,难以兼顾预测的准确性和稳健性。此外,发现预测人员需要掌握模型构建流程和编译工具,预测工具对使用者的适用范围有限。针对上述问题,本文以设计一种销量预报准确且稳定,而且使用方便的预测支持系统为目标,重点研究基于MAS(Multi-Agent System)的体系结构,搭建新能源汽车销量组合预测系统模型,具体研究工作如下:(1)整理数据。分析影响因素,确定数据采集来源,对原始数据进行噪声处理,并使用Person相关系数、距离相关系数与随机森林验证相结合的方式筛选最优特征集,为后续模型的训练进行数据准备。(2)建立预测方法库。预测算法需要根据数据量大小有针对性地进行选择,数据量较大时选择深度学习更加高效,反之则传统机器学习算法更可取。为此,针对新能源汽车历史销量数据少的特点,本文采用的算法包括:ARIMA、Kalmen、BP神经网络和GBDT,首先对四类算法的原理和建模流程进行分析梳理,然后通过仿真预测证明算法的有效性,最后通过反复训练验证模型的最佳参数。(3)组合预测结果。将四种预测模型进行串联组合,利用平均绝对百分误差、均方根误差以及判定系数评测出最优组合策略。(4)基于MAS技术,实现多Agent新能源汽车销量组合预测系统。基于任务分解思想将组合预测工作分解成数据处理、预测和组合三个子任务,封装进设定了不同目标的Agent,在JADE平台上建立多Agent之间的通讯模型,通过消息传递共同完成预测任务。本文的研究得出以下结论:经过仿真预报车主之家网站上几款热销新能源车型的月销量,证明了多Agent组合预测系统模型的误差稳定在百分之十左右,而且该系统模型可以针对不同车企的需求进行优化升级,在很大程度上简化需求者的预测流程。
MAS技术的应用研究
这是一篇关于MAS,FIPA,JADE,污水处理,专家系统的论文, 主要内容为MAS(Multi-Agent System,多Agent 系统)是计算机科学中比较新的一个分支,它融合和拓展了面向对象技术、分布式计算、人工智能等多个领域的理念。 本文沿着“MAS 理论MAS 实现技术将MAS 技术应用于污水处理专家系统MAS污水处理专家系统的实现”的思路对作者在课题研究中所取得的成果进行介绍。 论文首先介绍了MAS 的发展现状、应用范畴、本课题要达到的目的,以及作者在本课题中所做的工作;然后介绍了Agent 的基本概念、MAS 的理解和它与其它计算机研究领域的关系;之后又对目前MAS 领域最活跃,也是最重要的Agent 之间通信、冲突协商、任务协作等问题作了全面、详细的介绍。 接着,作者在论文中详细介绍了FIPA标准的相关理论;以及对JADE(一个完全遵循FIPA标准的JAVA 版MAS 开发平台)中几个重要的类进行介绍。 将MAS 技术应用于实际项目,是本课题的一个重要组成部分,作者根据其适应问题域的特点,将其应用于污水处理专家系统之中得到了较好的效果。在论文接下来的内容中详细地给出了MAS 污水处理专家系统的总体设计方案。 在随后的MAS 污水处理专家系统实现方面,作者对目前已经实现的三个Agent:数据服务Agent、冲突消解Agent 和故障诊断Agent 逐个从内部数据流程到编码实现进行一一叙述,还给出了一些关键的代码。在此之前还对Agent 之间的通信实现给出了实例。通过对MAS 污水处理专家系统的原型系统测试,验证了本课题所研究的MAS 技术的优越性和技术应用路线及方法、工具的正确性。同时,在污水处理智能化控制领域提出了一套能够运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题的智能化解决方案,此方案具有一定的创新性。此外,还针对原型系统的缺陷和不足提出了改进方案。 鉴于Agent 理论、相关标准都还在发展之中,同时受到研究水平和条件的限制,还有许多问题未能深入探讨,但文中对MAS 理论的阐述、FIPA 标准的介绍和选用、在污水处理专家系统中的成功应用,以及对一些开发工具(如JADE、JESS、Hibernate)使用的探讨,为MAS 应用技术的深入、广泛研究,以及MAS 的实现提供了一条完整的技术路线。其中涉及到的思想、方法,可为研究开放式、集成化的分布式智能系统提供一种新的可行的思路和借鉴。
MAS技术的应用研究
这是一篇关于MAS,FIPA,JADE,污水处理,专家系统的论文, 主要内容为MAS(Multi-Agent System,多Agent 系统)是计算机科学中比较新的一个分支,它融合和拓展了面向对象技术、分布式计算、人工智能等多个领域的理念。 本文沿着“MAS 理论MAS 实现技术将MAS 技术应用于污水处理专家系统MAS污水处理专家系统的实现”的思路对作者在课题研究中所取得的成果进行介绍。 论文首先介绍了MAS 的发展现状、应用范畴、本课题要达到的目的,以及作者在本课题中所做的工作;然后介绍了Agent 的基本概念、MAS 的理解和它与其它计算机研究领域的关系;之后又对目前MAS 领域最活跃,也是最重要的Agent 之间通信、冲突协商、任务协作等问题作了全面、详细的介绍。 接着,作者在论文中详细介绍了FIPA标准的相关理论;以及对JADE(一个完全遵循FIPA标准的JAVA 版MAS 开发平台)中几个重要的类进行介绍。 将MAS 技术应用于实际项目,是本课题的一个重要组成部分,作者根据其适应问题域的特点,将其应用于污水处理专家系统之中得到了较好的效果。在论文接下来的内容中详细地给出了MAS 污水处理专家系统的总体设计方案。 在随后的MAS 污水处理专家系统实现方面,作者对目前已经实现的三个Agent:数据服务Agent、冲突消解Agent 和故障诊断Agent 逐个从内部数据流程到编码实现进行一一叙述,还给出了一些关键的代码。在此之前还对Agent 之间的通信实现给出了实例。通过对MAS 污水处理专家系统的原型系统测试,验证了本课题所研究的MAS 技术的优越性和技术应用路线及方法、工具的正确性。同时,在污水处理智能化控制领域提出了一套能够运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题的智能化解决方案,此方案具有一定的创新性。此外,还针对原型系统的缺陷和不足提出了改进方案。 鉴于Agent 理论、相关标准都还在发展之中,同时受到研究水平和条件的限制,还有许多问题未能深入探讨,但文中对MAS 理论的阐述、FIPA 标准的介绍和选用、在污水处理专家系统中的成功应用,以及对一些开发工具(如JADE、JESS、Hibernate)使用的探讨,为MAS 应用技术的深入、广泛研究,以及MAS 的实现提供了一条完整的技术路线。其中涉及到的思想、方法,可为研究开放式、集成化的分布式智能系统提供一种新的可行的思路和借鉴。
基于MAS的新能源汽车销量组合预测研究
这是一篇关于新能源汽车,组合预测,JADE,MAS的论文, 主要内容为随着全球新能源汽车发展进入爆发期,越来越多的新能源汽车企业意识到销量预测的重要性,对销量进行正确预测不但能帮助企业降低生产线的闲置率,合理规划产能满足市场对热销车型的需求,更能帮助企业降本增效,增强响应市场的速度,保持整个企业管理的竞争力。本文通过分析新能源汽车销量预测的几个重要问题,发现在以往的研究中模型的构建以单一算法为主,难以兼顾预测的准确性和稳健性。此外,发现预测人员需要掌握模型构建流程和编译工具,预测工具对使用者的适用范围有限。针对上述问题,本文以设计一种销量预报准确且稳定,而且使用方便的预测支持系统为目标,重点研究基于MAS(Multi-Agent System)的体系结构,搭建新能源汽车销量组合预测系统模型,具体研究工作如下:(1)整理数据。分析影响因素,确定数据采集来源,对原始数据进行噪声处理,并使用Person相关系数、距离相关系数与随机森林验证相结合的方式筛选最优特征集,为后续模型的训练进行数据准备。(2)建立预测方法库。预测算法需要根据数据量大小有针对性地进行选择,数据量较大时选择深度学习更加高效,反之则传统机器学习算法更可取。为此,针对新能源汽车历史销量数据少的特点,本文采用的算法包括:ARIMA、Kalmen、BP神经网络和GBDT,首先对四类算法的原理和建模流程进行分析梳理,然后通过仿真预测证明算法的有效性,最后通过反复训练验证模型的最佳参数。(3)组合预测结果。将四种预测模型进行串联组合,利用平均绝对百分误差、均方根误差以及判定系数评测出最优组合策略。(4)基于MAS技术,实现多Agent新能源汽车销量组合预测系统。基于任务分解思想将组合预测工作分解成数据处理、预测和组合三个子任务,封装进设定了不同目标的Agent,在JADE平台上建立多Agent之间的通讯模型,通过消息传递共同完成预测任务。本文的研究得出以下结论:经过仿真预报车主之家网站上几款热销新能源车型的月销量,证明了多Agent组合预测系统模型的误差稳定在百分之十左右,而且该系统模型可以针对不同车企的需求进行优化升级,在很大程度上简化需求者的预测流程。
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