大数据系统论文范文

大数据系统论文范文第1篇

一、大数据时代背景下电力自动化系统数据处理数据采集概况

通过对信息进行集中整理、有效转化、采集, 从而产生的数据信息即为电力自动化系统运行中的数据。这些数据类型既复杂又多样, 因此在传输过程中会运用到不同的介质。信息数据传输中有两种主要模式:其一是通过有线进行传输, 也是能够实体化的电缆、光纤等传输介质, 这种传输方式拥有着极为可靠的效果, 同时能够达到及时性效果;其二则是无线传输模式, 包括运用无线扩频、微波等手段, 这种传输方式的工作效率较高, 其工作内容较少, 不用针对实体化线缆进行设备建立或通道铺设。在电力自动化系统实际使用中, 为了使得获得信息更为快捷有效, 通常会根据信息传输内容进行多种手段选择以及范围划分。在进行设备选择与采购时, 需要根据实际情况对经济效益与使用技术等内容进行考虑, 除此之外也应当进行操作技术处理优化, 从而有效提升企业发展的社会经济效益目的。

二、大数据时代下的电力自动化系统数据处理中信息保护

在相关电力自动化系统数据运作过程中, 需要对一些信息内容进行保护, 包括使用数据备份手段、数据加密手段等等。数据加密手段可以通过对称与非对称的两种形式进行。数据备份则需要依靠网络通信技术, 将相关传输数据进行有效保存, 当系统数据出现受损状态时, 可以通过备份手段将信息数据重新整理并投入使用。比如电力公司相关工作人员在进行数据处理时, 一旦发现数据出现损害, 电力停止供应, 则可以快速使用备份数据, 将其加入到电力自动化系统数据中, 从而使得电力系统运行得到恢复, 这样能够在很大程度上促进电力自动化系统的使用效果提升, 也能够优化操作程序, 帮助电力公司对成本进行有效控制。而大数据时代背景下, 相关数据以及内容变得更加庞大, 使得备份工作变得更加复杂, 通过传统手段进行电力自动化系统数据保护与备份使用则变得更加困难, 往往会在使用时出现数据数量存储介质管理不当等问题, 而这种问题如果没有被解决, 处于长期存在的状态, 则会使得电力自动化系统发生灾害, 甚至是造成无法恢复与使用的情况。因此, 需要针对这种情况进行有效措施选择, 包括对于备份系统升级以及新技术的研发。这种情况的产生是当前时代发展中不可避免的, 因此需要重视并有效采取应对措施。在实际生活中, 浙江某电力公司即遇到了这种情况, 其恢复手段与技术使用十分明确:首先针对极为重要的数据信息进行恢复, 通过系统筛选将次要信息以及普通信息进行缓存, 之后再逐渐恢复, 最终达到了恢复整体数据的目的, 很大程度上减少了数据损失所产生的危害。

三、大数据时代下电力自动化系统数据处理中的资源共享

电子自动化系统中的资源共享包括网络通讯、直接内存访问、文件共享以及商业与内存数据库五个方面。

(1) 网络通讯。网络通讯常见的资源共享模式是通过运用TCP/IP协议、UDP等, 将数据进行全面打包处理, 之后进行资源数据传输, 达到资源共享的目的。网络通讯资源共享拥有明显的优势, 即传播速度快。然而在大数据时代背景下, 大量数据涌现且资源传输会存在一定限制, 因此很难在资源共享时进行其余程序操作。 (2) 文件共享。文件共享的优势在于其传输内容更为简便。帮助人们更好的进行资源收集与理解, 其结构较为简单, 标志性较强。但是文件共享在读写以及文件共享方面的优化效果不强, 使用存在一定限制, 因此需要针对此项内容进行加强。 (3) 直接内存访问。直接内存访问优势在于能够快速进行读写。但是其变成内容极为复杂, 相对来说有着一定的难操作性, 同时还会存在威胁数据系统的安全隐患。 (4) 内存数据库。内存数据库是内存中储存电力自动化系统的全部数据, 其优点在于访问速度快、使用方便、结构简单。但是在实际运用中对于读取效果却十分不理想, 且实时共享资源信息效果不强。 (5) 商业数据库。商业数据库的优势在于其能够对共享资源功能全面优化使用, 帮助达成信息数据得到及时资源共享效果。但是在大数据时代背景下, 由于海量数据的存在, 会使得其使用效果会相对降低。

四、电力自动化系统中的数据处理

数据共享拥有上述五中资源共享类型, 即文件共享、直接内存访问, 网络通讯、商业与内存数据库。针对这五中资源共享模式, 需要进行不同技术手段进行选择使用与发展使用。数据处理使用也有着共同的技术手段, 即快速发展现代化系统数据升级, 加强其兼容效果, 帮助解决系统运行中对数据存储过程的修改以及空间扩展。而其处理手段需要满足在使用过程中应对不同内容进行对应选择的条件, 从而为电力自动化系统数据在大数据时代背景下得到更好的处理效果。

五、结束语

电力自动化系统运行之前, 相关使用者与操作人员需要考虑整体系统的运行数据总量问题, 之后再进行相应数据维护与数据存储空间拓展。本文通过对大数据时代背景下电力自动化系统数据应用与处理方面进行分析, 对数据使用、处理以及如何选择进行了简单的分析, 希望能够对相关单位进行电力自动化系统运行中使用提供一些借鉴作用, 在系统运行以及数据存储过程中进行修改与空间拓展起到一些帮助, 进而更好地促进现代化电力自动化系统运行与发展。

摘要：随着社会的不断发展和科技的进步, 现代化社会中已经存在越来越多具有划时代意义的技术与理念。以此为背景的计算机技术以及网络通信技术也在电力自动化系统中产生越来越广泛的积极作用, 通过其自身优势, 帮助电子自动化系统获得更为有效的处理, 更为精准、简便的运作。本文针对大数据时代下的电力自动化系统数据处理进行简要分析, 希望能够对我国相关事业发展起到一些促进作用。

关键词：大数据,电力自动化系统,数据处理

参考文献

[1] 唐健.电力自动化系统在大数据背景下的数据处理分析[J].硅谷, 2014 (22) :4.

大数据系统论文范文第2篇

内部控制是金融机构加强管理、提高效率、保证资金安全、实现工作目标的重要保障。依照《中国人民银行分支机构内部控制指引》框架, 内控机制建设逐渐得到完善。ACS会计核算作为央行基础业务之一, 在内控机制不断完善的过程中, 逐步提升了智能化、规范化、程序化、精细化水平。从内控形式看, ACS业务由最初的手工核算, 实现单机核算, 实现区域性集中核算, 最终发展成全国集中核算, 电子化程度深入和广泛运用, 内部控制形式由“人控”为主转为“人机共控”, 甚至是“机控”为主。从内控方式看, 纵向内部控制采取以ACS系统为核心, 采用“分散受理+集中处理”的两级扁平化业务处理模式, 形成全国、省、市三级管理机构。AMIS子系统和AMS子系统实现了核算数据在人民银行货币政策、会计国库等部门间互通共享, 有效的实现了平行系统间横向的有效连接, 再采取前置子系统的方式将人民银行柜台业务延伸扩展至各金融机构。

二、当前ACS运行存在的风险点

(一) 数据集中存在风险叠加和蔓延风险

ACS系统实现了会计核算数据大集中, 形成了一把双刃剑。越来越多的单位接入系统, 数据收集、提取、处理、分析更集中及效率, 但原来分散的系统风险也更加集中于ACS。总行级系统运行的稳定运行是全国业务处理成功率增高的基础前提, 业务集中录入造成全国数据集中存储, 打破了以往的系统受数据存储量的限制, 仅服务于局部地区的模式, 同时也带来了数据系统运行和网络安全的双重风险。另外, ACS与人民银行公开市场系统、国库会计核算系统、二代支付系统、会计直连报账系统以及金融机构业务系统等内外部系统广泛联通, 在提升业务处理效率的同时, 也增强了风险的外溢性和传染性。

(二) 部门职能协同效率有待提升

ACS业务涉及主体及协调事宜较多, 纵向包括总行、省级、市级三级核算主体, 横向上ACS业务管理由支付结算司负责、系统开发升级由金电公司实施、系统运行由业务处理总中心负责。在提升专业化水平的同时, 也面临着ACS系统风险控制规则统一执行、风险信息采集等协调性有待改进等问题。另一方面, ACS系统将前台票据接柜、中台业务受理与后台会计核算相分离, 前端基层分支机构不参与后台的记账和核算环节。在会计核算业务处理集中化和自动化程度的提高, 基层网点普遍将主要精力集中于业务操作, 有的存在以操作性、规范性指标替代风险管理指标的倾向。

(三) 会计核算监督方式滞后于业务实际

一是监督时效性缩水。除相关参数设置需监督人员实时监督外, 其余业务则均由监督人员通过业务系统监督凭证影像或纸质凭证进行T+1日事后监督, 监督结果无法直接影响会计核算。二是事后监督控制效果弱化。现行事后监督的监督重点, 不再是账务处理的正确性, 而是对纸质凭证与影像信息的真实性和匹配性, 以及纸质凭证加盖印章的正确性, 且随着自动化的提高, 纸质凭证逐渐减少, 事后监督岗位边际价值递减。三是检查制度系统性不够。监督检查规范和要求尚未形成完整的内部控制制度、操作规程和评估评价、责任追究体系, 业务检查与风险防控的互动性不足。

(四) 事后监督管理体制不顺

2014年后人民银行ACS事后监督职责由地市中支支付结算部门承担。实际上地市中支支付结算部门作为ACS的市业务监督中心, 通过ACS业务监督子系统对会计核算业务进行监督, 省会中支支付结算部门承担ACS的省级运管中心职责, 但ACS业务监督子系统中地市中支ACS业务监督数据并未发送给省级运管中心, 省会中支支付结算部门无法通过系统直接获取地市中支ACS业务监督情况。同时, 省会中支仍然保留了事后监督部门, 对本级及辖内网点的ACS业务进行监督, 双头管理体制一定程度上制约了监督效能的提高。

(五) 内部控制风险导向原则有待强化

一是当前会计核算内部控制实行分散化模式, 主要的内部控制规定散落于相关业务制度和系统流程之中, 未形成一体化、规范化和标准化的内部控制体系, 与高度集中化的ACS业务处理模式不相协调。二是内部控制应从重合规转变为重风险。会计核算业务处理集中化和系统控制强化, 基层央行对业务的成功的重视程度大大高于对内控制度的重视, 对风险的存在难以及时发现, 甚至发生处置不当的情况。三是风险评估机制有待完善。当前相关风险评估由各会计核算主体自行开展且以定性为主, 部分业务缺乏痕迹化管理, 评估、评价和责任追究缺乏依据, 会计核算检查促规范、防风险的作用难以全面发挥。

三、ACS内部控制机制建设路径选择

(一) 建立健全包括运维、风控和审计在内的“三道防线”

一是搭建保障ACS连续性运行的“基础防线”。按照事前预防为主的原则, 建立高效的ACS系统基础环境运维、系统运行管理、应急处置机制, 依托系统建立自动化、灵敏化的预警机制, 实现对风险的早发现、早预警和有效干预。二是筑牢科技+制度的“靶向防线”。着力加强ACS科技+制度的内控建设顶层设计, 科技部门负责运行ACS系统相关基础环境及金融城域网, 支付结算部门负责规章制度执行管理, 切实发挥规章制度的落实和风险管理科技手段的联防作用。三是增强内审补位强化第一、二道防线。由内审部门负责对ACS系统风险管理规定落实情况及相关措施有效性进行监督和督促, 监测和评估各会计核算主体的风险管理制度、系统和控制措施是否充分和有效, 不断增强对ACS风险漏洞的排查和风险控制措施的改进。

(二) 完善会计核算标准化管理体系

一是以“电子操作手册”为载体, 全部收录ACS上线以来相关制度, 将业务管理分类标准化。以什么岗位做什么工作、完成什么任务、达到什么要求为标准化, 并不定期开展制度有效性评估, 形成“制定实施评估再完善”的制度建设闭环。二是创立业务差错数据库。集中收集整理、分类汇总业务处理差错率较高的案例, 以案说规有效减少重复差错, 提高业务处理成功率。三是事后监督工作实行垂直化管理。目前ACS及其业务监督子系统的运行维护职责由人民银行支付结算部门承担, 因此ACS业务监督管理职责也应相应由支付结算部门承担, 从职责到职能保持一致, 从上到下理顺ACS业务监督管理机制。建议ACS升级换版时, 将ACS业务监督子系统中市监督中心的业务数据推送至省级运管中心, 以便省级运管中心全盘掌握辖区会计核算业务事后监督情况。

(三) 构建完善的ACS风险评估体系

一是实施ACS系统突发事件预警信息报告制度。对可能影响ACS系统正常运行或引发突发事件的信息, 程序化采集、汇总和评估, 按紧急程度、重要程度将预警信息划分等级、分类处置。二是开展风险定期评估。对可能影响ACS会计核算、造成资金风险的各要素进行梳理和评估, 按照系统风险、操作风险、人员风险等分类实施风险评估和定级, 形成ACS风险评估报告, 为会计核算内控制度更新提供支持。三是注重评估结果利用。将评估中发现的共性问题、新风险点和控制措施建议, 给予不同等级的防范措施, 并及时向计核算主体发出规范性操作提示和内部控制活动提示。

(四) 提高ACS应急处置能力

一是完善演练方案。认真总结已开展手工应急演练和跨网点应急演练的成果, 专门制定ACS业务连续性方案和不同场景下的系统应急方案, 提高应对突发事件的处理能力。二是创新演练模式。针对单一核算网点演练的局限性, 组织开展跨核算主体交叉ACS应急演练, 实现异地ACS主体演练、异地观摩学习、全辖核算主体参与的局面, 全面提升应急处置能力。三是规范演练流程。积极开展以真实业务为背景的ACS应急演练, 对突发事件的发生、报告、决策、指挥、业务应急办理及恢复正常等整个过程按照分工模拟表演, 各方交流在ACS应急处置、业务处理、提高会计核算质量等方面的做法和经验, 切实为ACS应急处置和会计核算管理积累经验。

(五) 构建监督检查纠偏纠错的内控文化

一是改进事后监督模式, 采取集中监督和分散监督相结合的监督模式, 互补长短优势, 完善监督纠错、惩治机制, 逐步形成事前审核、事中控制、事后监督和违规惩治相结合的风险防范体系。

二是拓展事后监督外延, 减少集中监督、增加分散监督, 不定期进行现场监督检查, 对会计核算过程进行现场监督, 防范人为不合规的操作风险。

三是完善监督机制。改变同级监督和内部监督现状, 由总行负责ACS业务处理的准确性和及时性的监督, 省级负责ACS凭证真实性和规范性监督, 确保潜在风险得到有效识别和防控, 重大风险得到及时发现和处置。

摘要：2014年6月30日, 中央银行会计核算数据集中系统 (ACS) 在全国正式上线运行, 新一代ACS系统计核算采取分散受理、集中处理的模式, 有效的提升了新一代ACS系统内控管理效率。但在大数据背景下, 随着ACS业务处理和数据存管集中度不断提高, 连接的业务模块和金融机构数量持续增加, 大数据的逐步实现使ACS系统风险的嵌套性、突发性、危害性均有所增强, 对ACS系统内控管理提出了更高要求。

大数据系统论文范文第3篇

一、系统总体设计及调优

本文主要依据与张家口坝上地区为例, 综合此地的气候纬度等因素后, 选取跟踪式支架, 进而对太阳能光伏方阵可调支架角度进行优化分析。在并网发电系统中, 要求系统的全年日均发电量最大, 即要求光伏方阵倾角调整至接收到全年最大太阳辐照量。根据测试各种天气状况下各种温度各个时间段太阳能电池板获得最大效率时的角度, 使用智能算法爬取气象数据, 结合光伏发电各个参数, 利用机器学习原理智能选取太阳能发电角度, 并随着数据的积累, 通过海量数据分析, 使光伏阵列自适应最佳角度[2], 从而实现光伏发电效率最大化。计划一旦施行, 通过大数据智能调控光伏阵列, 从而使其在不同天气状况不同时间段按日为单位自动调整角度, 极大地提高发电效率, 通过大数据智能调控光伏阵列从而获得效率最大化的意义将十分重大。

通过研究将光伏阵列从传统的太阳能发电模式过渡到可以利用大数据分析, 智能调控的模式, 即生成大数据平台下光伏阵列调优系统, 极大程度的提高了光伏板发电效率。它有如下调优: (1) 通过海量数据分析自适应最佳角度。 (2) 太阳能板角度调整所用电能来自夜间低谷期发电, 一定程度降低成本。 (3) 通过爬取气象数据, 根据预测结果决定是否调整第二天角度。 (4) 预测有雨, 角度自动调整为最佳冲刷角度, 利用雨水清洗积灰。

二、光伏阵列最佳倾角研究

本项目重点研究通过系统计算光伏板的最佳倾角, 提高光伏发电站的发电效率。其中具体分为以下几个研究内容: (1) 处理近10年的卫星气象数据, 获取10年每天不同斜度单位面积的太阳辐射量。 (2) 将10年中不同斜度单位面积的太阳辐射量按月求和, 即可得到10年中每年各个月份、不同斜度单位面积的太阳辐射量并去掉最大值和最小值后取平均, 得到一组每月斜度与单位面积太阳辐射量的关系。 (3) 利用MATLAB中的曲线拟合函数将计算好的发电量与倾角的关系用一条平滑的曲线拟合, 再对曲线方程求导, 令导函数为0, 即可求得每天的最佳倾角和对应的最大发电量。

通过利用相似日和加权支持向量机以及神经网络研究光伏板发电效率与倾角之间关系, 给出了相似日的选择方法, 并根据相似度确定加权支持向量机的权重系数;利用历史记录中与待预测日相似度比较高的历史日数据, 对加权支持向量机进行训练, 实现对最佳发电角度的选取;利用BP神经网络学习训练, 通过弹性调参等手段加速训练, 以期到达最优点, 实现竞精准预测。然后对比两种方案计算结果, 选取最优的结果。最终使得大规模太阳能光伏阵列自适应调节角度, 达到提升光伏发电效率的目的。在实施过程中, 需要探索和改善大数据的分析方法, 适应光伏发电站。

三、大数据平台的构建

利用python网络信息爬取技术对天气网站的气象数据进行爬取, 并将其存入sqlsever2008数据库。其中最重要的是PM2.5数据。我们把将近一年的PM2.5数据爬取出来, 将在eclipsc中根据算法进行对未来PM2.5的预测, 并将预测出的结果再次放入数据库。根据一系列公示计算出第二天需要旋转的角度, 并连接数据库将爬取的数据提取出来。如PM2.5、是否有雨等数据。若PM2.5大于300, 旋转云台不转动。若有雨, 旋转云台自动调整为最佳冲刷角度进行积灰清洗。

四、结论

通过大数据分析气象数据, 计算最优化的光伏阵列角度方案, 提高光伏发电效率5%-8%以上;降低光伏板调整人力成本, 改变光伏角度统一调节模式为分散式调节, 将日常点检与光伏板调节工作有机结合, 最大限度降低人力成本;研究太阳跟踪算法, 有效提高了光伏阵列的受光量, 进而提高其发电效率。同时, 研究不同控制方式和不同跟踪模式下的太阳跟踪算法性能, 并能够智能利用现有条件进行清洗光伏板积灰, 使得光伏发电站的发电效率将进一步提高。针对不同地理位置, 不同特性光伏板及光伏电站管理模式可利用此模式进行相应优化, 推广性强。

摘要：大数据平台下光伏阵列调优系统旨在提高光伏发电的效率, 最大化程度减少人力成本, 让机器智能代替许多人工劳动。对于一个大中型的光伏发电阵列, 采用自适应调节的光伏阵列角度优化算法, 理论上能够极大地提高其发电效量, 并能够大量减少人工成本。本系统能够将大数据人工智能与工业生产有机结合起来, 是在工业领域对大数据、人工智能技术应用的重大尝试, 对今后大数据、人工智能在工业生产中的应用有良好的促进作用。

关键词：机器学习,光伏阵列角度,发电效率

参考文献

[1] 彭喜英, 赵强松.基于单片机ADμC812的太阳能自动跟踪系统设计[J].机械工程与自动化, 2015 (1) :150-152.

大数据系统论文范文第4篇

互联网作为二十一世纪的重要技术领域能够帮助人们从各个方面收集不同形式的信息以便更快更好地完成任务。城市交通系统的覆盖面广泛, 其大数据不仅规模庞大, 同时生命周期短, 时间跨越较大。因此, 交通部门开始使用互联网以提高交通管理质量并利用交通大数据满足用户需求。

一、大数据及智能交通系统概述

大数据, 是指庞大的数据, 换言之, 无法在某个精确的时间段内采用当前手段来寻找管理以及处理的信息集合, 是庞大、高增长率以及多类型的信息资产, 其具备快速、真实等特征。

智能交通系统, 是指结合计算机技术、信息技术、控制技术等新兴技术并在车辆管理等方面应用, 从而加强车辆、用户以及道路内在联系的系统。它不仅可以有效减缓交通压力, 提高输送效率, 同时提升驾驶员安全性并减少能源浪费。它主要涵盖交通管理系统、车辆控制系统以及信息服系统。

二、“互联网+”时代大数据的发展

社会的发展趋势变化莫测, 要想科学地掌握这种变化趋势, 为各个领域提升丰富的数据服务, 就必须开发大数据技术, 根据客户的需求差异来创建各种数据分析的平台。所谓大数据, 是指将不同途径、不同手段、不同结构的各类数据整理归纳以便提高服务质量。现有的大数据技术不但拓展平台规模, 增多数据类型, 同时具备更快的数据处理速度, 但是此项技术依旧存在诸多问题, 数据的传输速度较快且包含巨大的价值都是当前需要考虑的因素。此外, 大数据平台的开发性、智能处理技术以及交互技术均带给数据平台不小的挑战。

大数据技术数据新兴技术之一, 是社会经济发展的必然趋势。大数据技术在数据采取、数据传送、数据整理以及数据应用等多领域都需借助数据平台的相关技术, 换言之, 是指采用部分全新的工具来整理庞大的数据, 进而达到预测数据、分析数据以及获取数据的目的。大数据技术并非旨在掌握先进的数据技术, 而是想要寻找更加有意义的数据并将其科学整理。大数据不仅属于产业, 而且通过挖掘数据内在价值来提升数据的价值, 进而实现盈利的目的。大数据领域频繁诞生大量的新兴技术, 有助于其他领域的发展以及进步。

三、“互联网+”时代大数据在智能交通系统的应用

(1) 采集交通信息

不论哪个城市, 其交通系统都属于综合系统, 系统内部较为复杂, 这也是城市的快速发展而导致的。曾经并未出现大数据的年代, 要想采集交通数据信息较为困难, 但是如果缺乏足够的交通信息又难以完成许多任务。因此, 交管部门为获取交通数据信息投入大量的人力物力不仅缺乏工作效率, 同时造成大量的资源浪费。如果利用大数据技术收集交通数据信息不仅能够快速实现工作目的, 同时降低工作人员的劳动量, 进而节约企业成本。此外, 大数据技术收集信息的手段较为丰富, 例如云数据、监控以及移动通讯等, 能够从不同当面采集数据信息, 同时数据信息采集效率的提高也有助于数据更新换代。此项技术能够有效降低数据输送的时间, 将所采集的数据高效传输, 保证数据的准确性。例如:通过采集各个驾驶员驾驶习惯以及车祸的具体情况等数据, 详细分析并挖掘信息内在价值, 便能了解到车祸发生时应当采取哪些手段降低受伤的风险, 进而实现车辆安全系统以及控制系统的设计。

(2) 分析交通数据

交通系统所蕴含的数据信息异常庞大, 而且其内部关联性较弱, 分析数据的过程较为艰难, 尤其在科学技术较为落后的年代, 通过采用人工分析手段得出结果, 但是结果的产生速度较慢, 进而导致可能新型的数据信息诞生, 而此时便要求工作人员重新分析, 增加劳动强度, 降低工作效率。但是, 通过大数据分析交通信息, 验证所有已采集数据的有效性, 进而将各类数据以可视化分析或者数据库等形式整合至数据平台, 进而从分析阶段探索信息内部的价值, 以便在日后工作中做出更加科学的处理。

(3) 处理交通数据

大数据分析数据后应开始处理交通数据, 而且经过信息采集以及信息分析的步骤后, 数据处理会变得更加高效。但是, 由于交通信息所涵盖的数据量过于庞大, 因此信息较为分散, 也要求工作人员在处理数据时应更加仔细。此外, 数据处理阶段会不断提高对技术中心的规模以及性能的要求, 进而提升数据处理能力, 确保数据信息得到处理。最为关键的是, 数据处理并不是随意性的, 而是根据客户的需求来获取数据库内与之有关的数据信息, 否则信息处理不满足客户的要求也是没有任何意义的。

四、大数据在智能交通系统的应用展望

如今, 大数据技术依然在不断研发, 互联网时代也不断深入推进, 每隔一段时间便会产生全新的理念以及科学技术, 所以大数据在智能交通系统的应用还处于初始阶段, 未来必定会进一步深化。本文认为大数据在智能交通系统的发展方向分为数据挖掘以及信息采集两类, 在未来的智能交通系统中, 大数据技术不再只应用于道路、车辆等小型对象, 而是覆盖整个城市或者区域的综合性系统。同时, 会随着信息技术、物联网的不断发展, 在采集频度、密度以及广度上更高, 继而使智能交通系统所提供的服务更为便捷多样。

结语

大数据技术的诞生以及互联网时代的到来使得智能交通系统的应用范围不断拓展。其内在联系也较为复杂, 涵盖多个子系统以加快数据处理速度。如今, 智能交通系统已经成为每座城市的必备物件, 它具备采集交通数据、分析交通数据以及处理交通数据的功能, 例如根据驾驶员的驾驶习惯以及车祸状况预测相应的解决措施, 提升驾驶员的安全性。因此, 智能交通系统是非常重要的, 可以使城市交通更加顺畅, 使城市交通工作更加高效。

摘要：互联网技术随着经济发展以及科学技术的进步而诞生, 其具备开放性以及良好的兼容性等优势, 能够与其他领域完美结合, 不仅有效加强工作效率, 同时提升工作质量。如今, 人口规模以及汽车数量的增加给予城市交通系统极大的压力, 因此, 我们想通过互联网技术开发智能交通系统以解决现存的交通障碍。本文主要讲述“互联网+”时代大数据的发展以及“互联网+”时代大数据在智能交通系统的应用这两方面进行研究。

关键词：“互联网+”时代,大数据,智能交通系统

参考文献

[1] 张岚.浅谈大数据在智能交通中的应用[J].内蒙古煤炭经济.2017 (13)

[2] 窦晖.试论智能交通发展中大数据的应用[J].科技传播.2017 (10)

大数据系统论文范文第5篇

一、大数据概念及技术特点

1大数据概念

大数据顾名思义, 就是生活和生产中产生的海量数据[1]。大数据已经超越了传统尺度, 一般的工具难以进行储存和管理, 这些数据不仅数量上非常庞大, 来源也非常复杂。大数据技术就是整合这些数据, 通过进一步深入的深入发掘, 获得有价值的数据。

2大数据技术特点

大数据技术主要有四个特点[2]:及时性、高效性、分布性以及预测性。及时性指的是大数据可以对大量的数据进行及时分析处理, 快速进行响应, 从而帮助人们解决问题。高效性指的是大数据技术具备比较强的数据挖掘能力, 快速发现数据中的规律, 从而提升工作效率。分布性指的是大数据技术可以进行分布式处理, 帮助人们在工作中多方协作, 提升数据处理的效率和能力。预测性指的是可以帮助人们预先了解到很多状况, 例如交通拥堵的情况, 就可以通过预测避开拥堵路段。

二、大数据技术与智能交通结合的优势

1突破区域限制

我国城市众多, 每个城市都有各类交通数据, 数据在本市范围内可以进行各类统计、挖掘、分析研判。由于传统的数据存储、分析模式, 无法同时处理多个城市的数据, 导致市与市之间缺少数据的横向对比、分析以及深度挖掘。

大数据技术有着强劲的海量数据统一存储, 快速查询分析的能力, 帮助智能交通系统打破地域限制, 把市与市之间甚至省与省之间的数据融合起来, 为更高层次的交通管理者的决策提供完善的数据支持。

2突破部门限制

我国大部分城市的交通管理主体比较分散, 部门繁多。各自建立信息系统, 这些信息应用比较单一, 在各自业务范围内发挥着作用, 这种情况下, 系统关联的交通沟通比较缺乏, 各部门之间各司其职、互不干涉。大数据的应用让综合交通信息系统建立起来, 不同领域的数据库可以集中起来, 形成一个大数据库, 实现了信息集成, 并进行综合利用。这样交通管理就形成了一个整体, 性能也会有所提升, 各部门协作也更加容易。

3提高预测水平

以往在交通管理方面, 面对交通拥堵, 要想解决采取的有效方法只能是将道路加宽, 或者增加里程。这些方法的确可以让交通运营得到推动, 但却受到很多方面的制约, 例如加宽道路需要一定的土地资源, 并且需要基础设施方面的建设规划, 投入的人力物力以及财力非常大。大数据的应用则是避免了这方面的问题, 各个交通部门可以借助数据构建出科学的预测模型, 将交通未来的运行状态模拟出来, 从而验证方案的有效性, 同时在实时预测方面可以加强信息处理的能力, 对交通事故的预测更加精准可靠。

三、大数据技术在智能交通中的应用

1在交通诱导中的应用

交通诱导是交通路况监测的一项重要功能, 通过各种方式收集交通运行信息。利用大数据技术, 根据收集到的数据对现阶段的交通状态进行评估, 然后做出短时预测, 同时相关部门通过广播等方式发布诱导信息, 并通过交通流实时变化情况调整诱导方案。此外, 通过大数据技术对各种检测设备历史路况数据的分析, 归纳总结道路的路况规律, 结合交警日常勤务信息、路口信号配时信息, 进行勤务、信号配时调整, 减少拥堵、提高道路通行能力。

2在运输安全中的应用

由于城市车辆数据不断增加, 交通事故变成多发问题, 提升交通运输的安全性是普遍关注的问题。在交通系统中, 由于行人和车辆安全性存在差异, 道路环境和天气也会对交通安全造成影响, 因此交通事故是很难预测的。大数据的应用则是可以弥补这方面的缺陷, 通过对数据的分析, 进行及时预测, 对交通事故进行主动预警, 以此来避免事故的发生。

3在服务优化中的应用

服务管理是智能交通中非常重要的建设内容, 是公共交通中的重要部分。城市中交通工具比较多, 一些交通工具是以定线的形式运营, 有着固定的路线或者轨道, 例如公交车。这些交通工具是严格按照时间发车, 若是不能合理配置公共资源, 就会出现乘车拥挤的现象, 甚至等候的时间比乘车的时间更长, 也有很多乘客遇到挤不上公交车的情况。这些问题都在影响城市居民使用公共设施的舒适感。大数据的应用可以让公共交通的服务质量得到提升, 对资源进行合理利用和配置, 对乘客流量展开实时监测, 乘客也可以通过移动设备对公共设施运行情况随时查询。

四、大数据技术在智能交通中的发展前景

未来大数据技术在智能交通中发展主要分为公众服务和政府管理两方面。公众服务主要体现在为工作提供各种精准化出行服务, 比如公交站点实时查询、跨区域跨交通工具的路径导航、停车诱导、共享单车、共享汽车服务等, 同时通过对个人出行的长期记录, 还可以提供各类定制化服务。政府管理主要体现在交通管理部门利用大数据对各类交通数据进行分析, 通过各类措施, 减少交通拥堵, 提高道路通行能力。

结论:大数据技术将智能交通推向了另一个高度, 本文介绍了大数据技术的几个特点, 也介绍了大数据技术在智能交通中的应用情况。智能交通是交通领域非常重要的一项建设内容, 也是交通业革新的主要方向, 大数据为交通管理提供了更加强大的技术支持, 帮助智能交通实现了智能化, 提升了交通运行的效率和安全性。

摘要：智能交通发展多年, 国内交通运行的质量不断提升。智能交通不仅可以推动交通事业的发展, 也提升了国民出行的舒适度, 整个交通行业对智能交通的建设情况十分重视, 大数据技术的应用将智能交通推向有一个发展阶段, 通过云平台将智能交通的优势进一步发挥出来。本文研究大数据技术在智能交通中的应用。

关键词：大数据,智能交通,应用

参考文献

[1] 陆莲芳.计算机技术在智能交通系统中的应用研究[J].无线互联科技, 2017, (12) :135-136.[2017-08-08].

大数据系统论文范文第6篇

一、基于大数据计算机数据挖掘技术的具体概述

基于大数据的计算机数据挖掘技术是当前研发出的一种数据处理技术, 它能够从大数据中很快地挑选出人们需要的数据。简而言之, 计算机数据挖掘技术其实是一个循环往复的过程, 倘若在本次搜索过程结果没有取得预期效果, 那么计算机数据挖掘技术就会自动返回上一层重新工作, 直到目标任务得以完美解决。这样细致且繁琐的过程能够满足档案数据检索的绝大多数要求。

二、基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的重要作用

(一) 提高档案信息的安全性

任何形式的档案都有着其独特的重要意义, 在档案管理工作中, 越是重要的档案, 那么档案管理人员对其如何更好保存就越是绞尽脑汁[1]。一般来说, 档案的价值会随着其保存时间的增加而不断增加, 并且价值越高的档案往往经常被使用。显而易见, 这两种特质使得珍贵的档案有时难以保存, 或是保存难度加大。除却一般的档案, 还有一种档案被称作保密档案, 如果在管理过程中出现监管不力的情况, 那么机密的泄露也就危在旦夕。综上, 由于档案自身的特质原因, 其保存与使用之间形成了一种对立关系, 而在传统的档案管理系统中, 这种对立关系是不可调和的。现如今。将基于大数据的计算机数据挖掘技术应用到档案管理中则能够完美解决这一对立关系。并且档案的安全性也得到了进一步的提升。

(二) 提高档案信息管理工作的效率

将基于大数据的计算机数据挖掘技术应用到档案管理工作中, 能够较为有效地提高档案管理效率。在档案管理工作中, 使用基于大数据的计算机数据挖掘技术能够大大提升工作人员处理档案信息的速度。并且鉴定档案的工作在利用基于大数据的计算机数据挖掘技术之后也会简单很多[2]。传统的鉴定需要管理人员依据自我工作经验进行鉴定, 由于人的主观能动性往往难以保证珍贵文件全数被鉴定出来, 有些有价值的档案可能存在丢失的可能。在应用基于大数据的计算机数据挖掘技术之后, 档案管理人员就能够利用计算机系统的算法分析档案的使用情况和保存情况, 进而为档案的鉴定工作的发展提供更多的方式。

(三) 提高了档案信息的使用效率

许多档案往往有着一定的机密性, 档案的借阅对象也并不是向全社会开放的, 有着明确的范围限制。但是在实践过程中, 往往会由于档案管理人员和借阅人员对档案信息不熟悉, 导致双方的沟通效率十分低下。有时档案管理人员在听完借阅人员的描述之后, 调阅出来的档案并不是借阅人员需要的, 这就需要档案管理人员重新调阅, 如此循环往复, 双方都会产生较差的体验, 并且这还会导致双方的时间大量浪费[3]。应用基于大数据的计算机数据挖掘技术能够有效提高档案管理人员和借阅人员之间的沟通效率。在使用基于大数据的计算机数据挖掘技术之后, 档案管理人员只需要专注于明确借阅者需要借阅档案的具体档案信息, 档案的寻找工作交由计算机处理, 这样自然就大大提高了档案信息的使用效率。

(四) 增强档案信息的服务性

加密档案虽然安全性更高, 但是要求加密的性质会导致其适用范围大大缩小, 只有极少一部分人能够了解这一档案。受当前信息化浪潮的影响, 许多档案由于自身问题, 只能在极少一部分人之中借阅。基于大数据的计算机数据挖掘技术能够根据以往借阅人员的借阅记录, 具体分析档案的使用情况, 进而通过算法研究发现未来潜在的使用该档案的人群, 以此来实现档案信息能够更好地服务于借阅人员的目标。

三、基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的实际应用

(一) 在档案分类管理中的具体应用

档案管理工作的基础工作就是将档案按照一定顺序进行分类整理。相较于传统分类所消耗的大量时间与精力, 基于大数据的计算机数据挖掘技术有一种决策树算法, 能够在最短的时间内通过算法将不同的档案按照设定的规则进行分类整理, 这极大程度上提高了分类工作的工作效率[4]。基于大数据的计算机数据挖掘技术在进行分类工作时的具体步骤是:先将众多各不相同的数据进行集中选择, 再将选择之后的数据组合成训练集, 之后将其应用到尚且没有完成分类工作的各个档案中去。这样的分类整理能够十分有效地帮助管理人员依据借阅人员对档案的不同需求进行分类。并且在这种分类方法下, 还能够实时智能为借阅者推荐他可能需要的档案, 大大增强了档案管理系统的服务性。基于大数据的计算机数据挖掘技术应用于档案关系系统的重大意义之一就是通过这些针对性数据极大压缩借阅人员获得档案信息的时间, 进而使得档案数据能够得以充分发挥其价值。

(二) 在档案收集管理中的应用

基于大数据的计算机数据挖掘技术可以将数据库的内部信息数据进行归纳, 之后再根据这些信息描述的具体内容构建一个数据模型。这一模型建立的意义在于帮助管理人员更好地实现档案的收集管理。在数据模型建立之后, 应当将计算机数据样本和数据模型进行对比, 研究两者之间的差异。倘若两者是互相吻合的话, 那么档案管理人员就可以通过测试样本模型来尝试对档案信息进行分类。再依据分类之后得出的相关数据, 基于大数据的计算机数据挖掘技术就需要对档案数据信息库中的所有信息进行深入分析, 进而建立一个能够详细阐述已知数据的概念模型详见图1。这一模型建立完成之后, 需要与测试样本进行比对, 假若其中有测试模型通过, 那么这一通过的测试模型就是应用于档案管理系统的最佳档案收集管理模型, 利用这一模型对改档案库进行收集管理工作的工作效率极高。

四、结束语

综上所述, 现如今科学技术飞速发展, 时代处在瞬息万变之中, 在这样的时代背景之下, 档案信息管理系统中基于大数据的计算机数据挖掘技术已经成为档案管理系统发展的趋势所在。它不仅能够帮助档案管理系统实现更好效率的运作, 还能够实现档案管理的高效发展, 为更多的借阅人员提供更为优质的借阅服务, 也能够为管理人员带来更好的管理体验。现如今基于大数据的计算机数据挖掘技术其实在很多领域都有所发展, 因而档案管理系统更应当对这一技术加以利用, 积极跟上时代发展的步伐。

摘要：伴随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步, 计算机技术被广泛地运用在社会生活中的各行各业, 同时也客观上促进了众多行业的迅速发展。当前我国的档案管理系统就采取了基于大数据的计算机数据挖掘技术, 这大大提高了档案管理系统中的检索效率。本文将先介绍一下基于大数据的计算机数据挖掘技术, 然后再对档案管理系统采用基于大数据的计算机数据挖掘技术的重要意义进行阐述, 最后阐述对基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统的中应用的相关研究。

关键词：大数据,计算机数据挖掘技术,档案管理系统

参考文献

[1] 陈皓颖.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].信息与电脑 (理论版) , 2017 (2) :142-145.

[2] 侯磊, 王滢, 王理.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的研究应用[J].数字通信世界, 2017 (8) .

[3] 李宏艳.大数据挖掘技术在计算机基础课程教学中的应用[J].教育教学论坛, 2017 (28) :272-273.