简介：摘要：目前，暴露在室外的铁路电力箱变因天气及室外温度的影响，常出现超温误报警情况，而根据要求，每次电力箱变产生超温报警后，工作人员必须到达现场查看检修，因此电力箱变超温误报警情况极大地浪费铁路的人力物力。针对这一问题，本文提出了一种通过对于诸如温度，光照强度，空气湿度，风速等多种气象因素的实时监测，利用支持向量机（ Support Vector Machine， SVM）的技术手段，通过大数据聚类分析铁路电力箱变工作过程中的温度状态异常与否的方法。

简介：轴温监测装置的应用为保障机车安全运行做出了重要贡献。结合现场实际,阐述如何运用轴温监测装置软件分析数据,从而有效地避免机车走形部故障的发生,分辨检测过程中的误报警情况。

简介：创新创业在全球具有普遍性的巨大魅力，成为各国寻求新的经济增长点的法宝，也是创造就业岗位、提升国际竞争力的重要引擎。

简介：本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题，而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构，完成对增量学习中训练样本的选取，进而完成分类器的重构。实验表明，该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

简介：摘要：

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：摘要：我国科技水平的突飞猛进使得计算机技术水平也在不断发展，当前国家已经进入了大数据时代。在大数据时代的影响下，数据处理已经成为各个行业及企业的重要资源基础，数据处理能力也对企业发展和运营起到了至关重要的作用。其中运营监控管理体系的健全和完善也为数据高效处理奠定了基础。

简介：摘要：电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应，并且在现阶段我国电力企业逐渐增多，电力市场也最开始的卖方市场，逐渐转变成了卖方市场，为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模，也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题，提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数据，从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息，建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上，使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。

简介：摘要：

简介：

简介：摘要：随着铁路运输行业的快速发展，数据量越来越大，传统的数据分析方法已经难以满足实际需求。智能决策支持系统的设计和实现，能够利用先进的数据分析技术和算法，对海量数据进行快速、准确的分析和预测，提高决策的准确性和效率。同时，该研究还能够为铁路运输行业的可持续发展提供有力支持，推动行业的数字化、智能化转型。

简介：摘要：电力与人们的生活密切相关，在电力工作过程中，越来越需要结合大数据技术来优化工作效率。云计算在一定程度上是现代科学技术发展的产物，在云计算技术的支持下，电力大数据分析技术得到更高效的应用。本文首先对电力大数据的分析技术进行简要概述，接着讨论了基于云计算的电力大数据分析技术应用及其优化措施，旨在提高云计算技术支持下电力大数据分析技术与应用水平。

简介：摘要：电力行业是国家建设与发展中的重要组成部分，与社会经济发展以及科学技术创新等有着紧密联系。本篇文章就大数据分析的电力营销管理展开相应论述。首先对大数据下电力营销面临的机会和难点进行了简单探讨，并阐述了电力营销管理中涉及到的限制因素。随后介绍了电力营销的管理方向，包括大数据管理系统的构建、提高电力抢修管理水平、转变营销管理模式和明确消费者用电心理及诉求，希望能对有关人士的研究提供有利参考。

简介：摘要：随着电力信息化的深化，如何有效地利用服务中心运行过程中获得的多层次信息和数据，对其电力数据进行多方面、全面、有效的分析，从数据中提取数据，制定公司海外信息市场战略和发展目标，供决策之用，公司的经济服务目前在建立信息系统中是一个重要的难题。

简介：摘要随着互联网+时代的迅猛发展，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模，随之改变了电网客服和客户互动的方式。在国家大力支持及公司政策响应下，电力客服领域大数据分析迎来新的发展良机。未来电网将是广域范围内的能量传输平台和市场互动平台，也是能源及终端用户之间的枢纽和桥梁。电网公司正积极把握现代能源工业发展方向，以信息通信新技术为支撑，全力打造世界一流电网和国际一流企业。本文基于电力客服领域大数据分析的现状及已开展的应用进行了分析，为进一步提供个性化服务定制奠定基础，推动公司业务发展和管理水平，实现我国电力行业的可持续发展。

简介：摘要：本文深入探讨了大数据在建筑工程中的应用，以及数据分析与决策支持系统在推动行业发展中的关键作用。首先介绍了大数据的概念，着重分析了建筑工程中数据的生成和收集过程，以及大数据在工程中的优势。随后，对数据清理和整合、数据挖掘技术以及数据可视化与BIM整合等方面展开论述，阐释了这些技术在工程中的实际应用。进一步讨论了基于大数据的决策支持系统的设计原理，并通过实际案例分析展示了其在提高工程效率和质量方面的显著效果。最后，突出面临的挑战，包括数据隐私安全、技术人才需求和文化变革，提出相应的解决方案。

简介：【摘要】目的：探讨应用品管圈活动对减少MDM药品核对误报警率的效果。方法：成立品管圈小组，选定减少MDM药品核对误报警率为活动主题，调查分析，查找原因，制定整改措施并实施，确认活动效果。结果：实施品管圈活动后，MDM药品核对误报警率由改善实施前的7%减少到使用后的4.32%，目标达标率为102.68％。结论：开展品管圈活动能显著降低MDM药品核对误报警率，加强药房管理质量，同时提高了药师解决问题的能力，增强了团队凝聚力。

简介：摘要：为研究支持向量机在处理不同规模、不同维度数据时，如何选择分类算法和核函数能够提高分类效率和精度，本文基于两个规模和结构有较大差异的数据集进行了分类实验和结果对比分析，提出应针对数据集的数据分布、规模大小、样本数与特征数不同比例选择相应的分类算法和核函数，对根据不同应用场景选择合适算法有一定的借鉴和指导意义。

简介：摘要：本文通过对以“支持向量机”为主题，以“教育”为篇关摘的199篇中文核心期刊和CSSCI期刊进行研究分析，通过运用CiteSpace软件从支持向量机的研究热点进行可视化分析，发现目前我国对于支持向量机在教育数据挖掘方面的研究可以概括为四个方面：模式识别、图像处理、学生行为研究和分类算法研究。通过分析支持向量机应用于教育数据挖掘的不同效果，从而论证了支持向量机推广能力高，应用范围广等优点。然而，鉴于当前样本数据的复杂性不断增加，以及各种新的分类和识别方法的出现，仍然需要探索和改进参考向量机方法。

简介：摘要：随着现代电力企业的发展和经营取得了初步的成就，电力营销成为了电力企业一项重要的工作内容和任务，可以提高电力企业的经济效益。基于电力营销管理而实现的电力营销策略，在大数据的时代背景下，应该更合理地利用好大数据，实现更有效的电力营销管理，推动电力企业更好地发展。基于此，本文介绍了大数据，及其对电力营销管理的影响，然后分析了大数据对电力营销管理的积极意义，以及基于大数据分析实现电力营销管理的有效策略，希望本文所作分析能够为有关研究人士带来借鉴和参考。