5个研究背景和意义示例,教你写计算机灾害监测论文

今天分享的是关于灾害监测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到灾害监测等主题,本文能够帮助到你 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

今天分享的是关于灾害监测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到灾害监测等主题,本文能够帮助到你

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。

高铁灾害监测数据可视化系统的研究与实现

这是一篇关于高速铁路,灾害监测,可视化,平行坐标,多维数据的论文, 主要内容为铁路沿线的风、雨、雪、地震等自然灾害是危害高铁安全运行的主要因素。我国建立了对应的高铁防灾网对铁路沿线的气象灾害以及异物侵限行为进行监测。但是,目前灾害监测系统里面的原始数据主要用于实时监测预警及事故分析,还未对其进行更为有效分析和利用。本文以高速铁路沿线的灾害监测数据为研究对象,以可视化的方式分析风、雨、雪灾害发生的时空规律和变化规律为目的,本文的主要内容工作如下:1.搭建了基于分布式的时间序列数据库。灾害数据有着来源广、规模大、质量差、结构单一、持续增长的特点,传统数据库难以满足灾害数据在存储和处理时序数据方面的需求。通过构建分布式的时间序列数据库,解决处理时序数据时降精度、聚合查询以及扩容方面的问题。2.针对现有平行坐标在多维数据可视关联分析上面的不足,提出了基于斯皮尔曼相关系数来生成平行坐标轴顺序的方法。该方法先通过计算数据集中任意属性之间的相关系数,然后根据贪心算法求解坐标轴排列的最优解,最后根据得到的结果绘制出推荐的轴顺序。实验表明,使用该方法后在平行坐标中进行多维数据可视关联分析,能够有效的帮助用户发现多维属性间的相关关系。3.设计并实现了高速铁路灾害数据可视化系统。系统提供时序图、平行坐标图、GIS地图、统计分析图等多种可视化方案,为用户提供了多视图的高铁灾害数据交互可视分析工具,为分析灾害时空规律和变化规律提供帮助,达到减灾防灾的目的。整个系统构以B/S架构,结合GIS和时序数据库等技术,利用互联网作为信息传输平台,将现场设备和数据中心有机地链接为一个整体。真正满足整个系统数字化、智能化,高资源利用以及可持续发展的要求。

基于ZigBee技术的边坡温湿度监测报警系统的设计、开发与研究

这是一篇关于无线传感器网络,滑坡,灾害监测,预警,多指标的论文, 主要内容为监测预警滑坡、泥石流等频发的地质灾害问题是岩土工程中一个急需解决的问题。本文针对现有的地质灾害监测技术中的监测不及时、预警信息不准确的不足之处,使用无线传感器网络技术,设计了一套基于ZigBee技术的边坡温湿度采集监测报警系统,并以云南省玉溪市新平县新化乡新化中心小学的一处滑坡隐患点为研究对象,构建了关于滑坡隐患处的物理模型,进行了仿真测试与试验研究。得到的主要成果如下:(1)对研究的背景、意义以及研究的现状进行阐述和分析,然后介绍了ZigBee无线传感网络技术的特点,边坡监测设计的要求和基本原则。(2)依据边坡监测系统设计的要求,设计并组装以CC2530芯片作为实现ZigBee无线网络技术的核心硬件设备,通过ZigBee通信协议设计关于边坡的无线传感系统,实现终端传感器对监测对象相关数据的采集;通过ZigBee协议进行无线传输,将采集的数据传输至采集传输系统中处理显示;对边坡温湿度采集系统进行智能调节监测频率,增加蜂鸣警报装置,设置警报阈值,在土壤湿度大于阈值时及时发出警报。(3)增加使用WIFi、OneNET物联网开放平台等工具开发相对应的手机端应用程序,在手机端页面上显示监测数据并在温湿度过大情况下手机发出警报。(4)以云南省玉溪市新平县新化乡新化中心小学的一处滑坡隐患点为研究对象,基于ZigBee技术和SLOPE/W软件构建了关于滑坡隐患处的物理模型,将不同的含水率作为参考条件,对严重滑坡的隐患点进行稳定性分析,根据实验数据设置预警阈值、警报阈值分别为含水率的21%和23%。(5)根据实验模拟结果,建立山体滑坡无线传感监测系统,设置系统的主要技术参数和架构。

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。

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。

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