神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的建筑管理數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與實現(xiàn)

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,原有的預(yù)測方法逐漸顯露出其諸多弊端,這種情況下促使新預(yù)測方法的出現(xiàn),這就是最近非常熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新興的綜合性邊緣學(xué)科,通過對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能模擬得到實現(xiàn),具體自適應(yīng)性、非線性處理、并行處理等多方面特點。基于此,文章從不同角度對建筑管理領(lǐng)域中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用展開了分析和研究,希望可以為同行的研究提供一些參考。

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,原有的預(yù)測方法逐漸顯露出其諸多弊端,這種情況下促使新預(yù)測方法的出現(xiàn),這就是最近非常熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新興的綜合性邊緣學(xué)科,通過對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能模擬得到實現(xiàn),具體自適應(yīng)性、非線性處理、并行處理等多方面特點?；诖?文章從不同角度對建筑管理領(lǐng)域中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用展開了分析和研究,希望可以為同行的研究提供一些參考。

針對科技部組織實施的農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化基金的歷史數(shù)據(jù)分析,設(shè)計了支持農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化項目管理決策的數(shù)據(jù)倉庫。給出了項目管理的數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu);制定了針對項目管理數(shù)據(jù)的抽取規(guī)則,并使用etl工具,將數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載到數(shù)據(jù)倉庫中,對該設(shè)計進(jìn)行了工程實現(xiàn);利用展現(xiàn)工具對該數(shù)據(jù)倉庫的olap功能進(jìn)行了檢驗;利用數(shù)據(jù)挖掘算法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析,為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化項目經(jīng)費的管理決策提供科學(xué)依據(jù)。

為了解決電力需求側(cè)管理決策支持系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)獲取困難的問題,針對電力需求側(cè)管理決策的業(yè)務(wù)需求,建立了需求側(cè)管理數(shù)據(jù)倉庫的總體架構(gòu),并以需求側(cè)管理方案分析主題為例介紹了需求側(cè)管理數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型的設(shè)計過程,以及使用solserver2000實現(xiàn)該數(shù)據(jù)倉庫的過程。

支撐是水泥廠窯尾塔架設(shè)計中的主要部分，以往都是專家根據(jù)知識規(guī)則進(jìn)行設(shè)計，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)建筑平面支撐的設(shè)計縮短了設(shè)計時間，提高了設(shè)計效率。

分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征及其信息處理的特點,指出了建筑經(jīng)濟(jì)管理研究面臨的問題,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與建筑經(jīng)濟(jì)管理結(jié)合的必要性和可行性,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑經(jīng)濟(jì)管理中應(yīng)用的領(lǐng)域。

隨著傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)及嵌入式技術(shù)的發(fā)展,孕育出了一種新的信息獲取、傳輸、處理的智能網(wǎng)絡(luò)——無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以實時監(jiān)測、感知和采集監(jiān)控區(qū)域的信息,并將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后發(fā)送給終端用戶。目前,國內(nèi)外科研人員已有將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,本文主要針對當(dāng)前環(huán)境監(jiān)測中面臨的網(wǎng)絡(luò)布線困難、成本高及實時性差等問題,提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)農(nóng)田信息自動檢測系統(tǒng)的設(shè)計,該系統(tǒng)具有低功耗、體積小、工作時間長、成本低的特點,同時可實現(xiàn)危險區(qū)域的低成本無人連續(xù)在線監(jiān)測。

本文在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)分析功能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)通信的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理中，詳細(xì)介紹了通信業(yè)務(wù)利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，來建設(shè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的總體設(shè)計框架、技術(shù)思路和解決方法等，采用了holap混合型的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)設(shè)計，大大地節(jié)省了存儲空間，提高分析效率。同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的信息發(fā)布功能，對于系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行處理與發(fā)布。課題的研究將有效促進(jìn)我國網(wǎng)絡(luò)通信企業(yè)的競爭能力，并形成數(shù)據(jù)系統(tǒng)化的市場競爭模式。

針對智能建筑管理系統(tǒng)的需求進(jìn)行分析研究,基于opc技術(shù),采用c#.net、sqlserver數(shù)據(jù)庫技術(shù),構(gòu)造綜合建筑管理系統(tǒng)(ibms),并介紹了系統(tǒng)各主要模塊的設(shè)計方法。目前該系統(tǒng)已正式投入運營,提高了智能建筑綜合、高效的管理能力。

針對現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)績效管理評價的方法存在一定的缺陷,不能滿足企業(yè)發(fā)展過程對制度評價的準(zhǔn)確度要求的問題,通過利用ahp方法在復(fù)雜的評價指標(biāo)體系中篩選出8個代表性的指標(biāo)作為績效評價的評價指標(biāo),隨后對此采用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,構(gòu)建評價模型,設(shè)計算法程序,結(jié)合計算機技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到該算法的仿真結(jié)果:算法的誤差在訓(xùn)練步數(shù)為100時就已經(jīng)達(dá)到了期望結(jié)果,而且預(yù)測數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.98747,這表明基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在企業(yè)績效管理評價工作中具有一定的可行性與較高的準(zhǔn)確性.

缺測降水?dāng)?shù)據(jù)的插補可以有效改善數(shù)據(jù)系列的完整性,以元江境內(nèi)的元江、洼垤、因遠(yuǎn)、街子河、阿支、磨房河等水文和雨量站點逐月及年降水?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究缺測降水?dāng)?shù)據(jù)的插補。站點之間月降水?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)分析表明:各站點之間相關(guān)性較差,相關(guān)分析難以滿足本研究流域內(nèi)部分月降水?dāng)?shù)據(jù)插補精度,故嘗試采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對研究流域降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行插補。研究表明:基于本流域降水?dāng)?shù)據(jù)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測樣本合格率達(dá)到89.6%,具有較好的插補精度,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于本研究流域的缺測降水?dāng)?shù)據(jù)插補,為降水?dāng)?shù)據(jù)缺測的插補提供了新的途徑。

缺測降水?dāng)?shù)據(jù)的插補可以有效改善數(shù)據(jù)系列的完整性,以元江境內(nèi)的元江、洼垤、因遠(yuǎn)、街子河、阿支、磨房河等水文和雨量站點逐月及年降水?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究缺測降水?dāng)?shù)據(jù)的插補。站點之間月降水?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)分析表明：各站點之間相關(guān)性較差,相關(guān)分析難以滿足本研究流域內(nèi)部分月降水?dāng)?shù)據(jù)插補精度,故嘗試采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對研究流域降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行插補。研究表明：基于本流域降水?dāng)?shù)據(jù)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測樣本合格率達(dá)到89.6%,具有較好的插補精度,說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于本研究流域的缺測降水?dāng)?shù)據(jù)插補,為降水?dāng)?shù)據(jù)缺測的插補提供了新的途徑。

當(dāng)前一般按照數(shù)據(jù)的后驗分布,為缺失值插入估計值,通常低估了統(tǒng)計量的方差,導(dǎo)致統(tǒng)計量估計置信范圍降低,檢測顯著性降低。為此,提出1種新的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)插補技術(shù)。為了增強不同年份農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)的可比性,對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。針對訓(xùn)練的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過平均絕對誤差、均方誤差、平均預(yù)測誤差、平均絕對百分誤差完成統(tǒng)計分析,評價模擬值和觀測模擬值間的離散程度。分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行插補的過程中,構(gòu)造雙向時間識別序列,改變應(yīng)用前一時間段農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)預(yù)測后期數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方式,采用缺失時間段前后已有農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)共同對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。完成農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)的處理后,需對已有樣本進(jìn)行訓(xùn)練,如果檢驗擬合度指標(biāo)值高于0.8,則認(rèn)為訓(xùn)練結(jié)果可靠,從而完成對缺失值的預(yù)測,實現(xiàn)農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)插補。試驗結(jié)果表明,所提技術(shù)插補精度高。

水庫移民區(qū)建筑管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

水庫移民區(qū)建筑管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

現(xiàn)如今市場經(jīng)濟(jì)競爭十分激烈,實際招投標(biāo)工作要求能快速準(zhǔn)確地進(jìn)行工程造價的估算。無論業(yè)主還是承包商確定工程造價都要求快速、準(zhǔn)確,完善的快速估價系統(tǒng)能夠很好地解決這個問題。模糊技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合是一種把經(jīng)驗與數(shù)學(xué)模型結(jié)合,這種研究打破了過去人們所進(jìn)行的各種學(xué)科在邏輯上的獨立性,預(yù)示了人工智能的光明前景和希望。

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對現(xiàn)代信息化條件下通信業(yè)務(wù)訓(xùn)練工作進(jìn)行深入細(xì)致的分析研究,提出通信業(yè)務(wù)訓(xùn)練專用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建設(shè)思路。進(jìn)行通信業(yè)務(wù)訓(xùn)練專用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)4個分系統(tǒng)硬件設(shè)備的規(guī)劃設(shè)計,進(jìn)行訓(xùn)練平臺軟件模塊設(shè)計,構(gòu)筑起集成化、網(wǎng)絡(luò)化的通信業(yè)務(wù)訓(xùn)練專用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),為提高通信信息化訓(xùn)練水平提供網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,此專用網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)方法對其它通信網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與實現(xiàn)具有指導(dǎo)意義。

本文介紹了我院計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計思想、網(wǎng)絡(luò)類型及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的選擇、以及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全措施。我院計算機網(wǎng)絡(luò)采用快速以太網(wǎng);網(wǎng)絡(luò)中心交換機采用catalyst6509,樓層交換機采用catalyst3500xl系列;網(wǎng)絡(luò)中心服務(wù)器選擇微機服務(wù)器,加配磁盤陣列。整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用很好的安全措施,具有很高的網(wǎng)絡(luò)性能和安全可靠性。

為在繼電器的設(shè)計和生產(chǎn)階段通過多個評價指標(biāo)評價其整體品質(zhì),研究了多層次綜合評判模型的可計算性。該模型依據(jù)電器產(chǎn)品設(shè)計方案關(guān)于技術(shù)性能和成本的綜合評價指標(biāo)體系,并通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的評判方法的研究而建立。實例證明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個全新的途徑。

針對工業(yè)過程中直線行程的高精度測量問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近原理,以巨磁阻(gmr)傳感器為核心的非接觸式測量系統(tǒng)。運用等效電流法對提供磁場的圓柱形永磁體進(jìn)行建模并仿真,得到永磁體磁場在空間中的分布規(guī)律,從而確定磁體的位置及形狀參數(shù)。通過matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,最終獲取了位移與電壓的函數(shù)關(guān)系,研究結(jié)果表明:該測量系統(tǒng)可以精確地測量直線位移。

通過研究工程造價的構(gòu)成及其影響因素,特別是建筑工程結(jié)構(gòu)和主要分項工程的特征在工程造價中所起的作用,確定了12個主要因素,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,在深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論功能的基礎(chǔ)上,選用可以應(yīng)用于工程估價的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp計算方法,利用s型神經(jīng)元i/o特性和bp算法的函數(shù)逼近功能,使建筑工程造價的估算值的影響因素變化更逼近于其在成本構(gòu)成中的客觀作用,從而更接近于工程實際造價,建立了工程估價模型并開發(fā)了計算機輔助系統(tǒng)。收集了60個工程估價實例作為訓(xùn)練樣本,10個工程實例作為檢測實例,經(jīng)測算達(dá)到可以用于工程實際的水平。此方法可以快速準(zhǔn)確地進(jìn)行工程估價。