简介：摘要随着信息化、智能化技术的不断发展，我国电力行业在发展的过程中逐渐实现了智能电网的建设，与此同时，作为对电网的集中管控者，调控中心需要接受和处理的数据信息越来越多，在此过程中，要想实现对海量信息的实时高效处理，实现科学决策信息的制定，提高智能电网的自动化水准，就需要积极的将数据流技术有效应用于电网自动化中，以实现对信息的在线处理与决策的指定，以在明确电网运行状况的基础上，确保实现电网的安全可靠运行。本文针对数据流技术在电网自动化中的应用进行了研究与探讨，以供参考。

简介：摘要随着网络信息技术的飞速发展，信息技术在电力企业中的应用也越来越广泛，数据流技术就是信息技术在电网系统中的应用实例，数据流技术应用在电网系统中提高了电网系统的自动化水平，本文在智能电网的环境下，对数据流技术在电网自动化中的应用进行了探讨。

简介：摘要信息采集交换的数字化、网络化是智能变电站的重要特征，也是智能变电站技术发展及各种高级应用功能实现的基础。通过研究智能变电站数据流确定性交换特性，提出了基于应用功能智能变电站数据流交换机的功能要求，重点解决智能变电站网络传输中交换延时和交换成功率不确定性的难题，最终为智能变电站的“网采网跳”模式的研究和应用提供可靠的技术支撑，同时实现智能变电站站内网络的完全可视化监控管理，为运行维护提供便利。

简介：数字经济的时代背景下,跨境数据流动正成为国际贸易的关键平台,数据处理的商业和技术环境也正发生根本变化。与此同时,各国政府出于不同原因限制跨境数据流动。聚焦跨境数据流动的国际规制中的三个焦点问题——跨境数据的自由流动与合法政策目标的矛盾平衡、跨境数据流动规制的路径选择以及涉及国家和政府部门的数据的跨境流动规制,分析相关国际贸易规则的未来走向,并对我国的应对提出建议。

简介：根据联合国难民工作署和新闻报道的资料,选取难民进入欧洲的6条主要路径和11个主要的难民接收国进行难民流动研究。首先,通过分析难民接收国的人均GDP、人口数、面积和难民数,得到与其相关的难民接收能力指标和压力指标,并确定了难民流动率;然后,建立微分方程组来描述难民网络流,模拟难民流动状态,该模型描述了各国难民数随时间的变化;最后,建立了难民危机指标。这些结论对于难民问题的描述和预测有一定作用。

简介：在数据仓库中，人们经常使用数据拉链表模型，对历史记录以及过去某一天状态的信息进行追踪。对于传统应用，针对这种类型数据进行访问的实时性以及并发性并没有太高要求。但在“互联网＋”的今天，越来越多的数据需要被搬到线上，对外部最终用户提供访问。

简介：摘要传统变电站存在信息分散，信息孤岛等问题，通过研究数字化变电站之综合数据模型，构建变电站综合数据平台可有效解决这一问题。同时，数字化变电站智能化应用也需要基于变电站综合数据模型实现。基于综合数据模型的数据信息描述可整合统一变电站数据，形成对同一断面唯一的、一致的数据描述。IEC61970标准及IEC61850标准对变电站数据模型均有定义描述，参考以上两项标准构建变电站之综合数据模型，即模型构建的实质是对IEC61970所定义的CIM模型及IEC61850所定义的SCL模型进行协调，实现这两个模型的互操作性。协调CIM模型与SCL模型，构建针对变电站的综合数据模型是本文研究的关键。

简介：数据采集是构建集团/区域公司级实时监管系统的重要基础。文章针对已有数据采集软件开发中功能模块重复开发,应用中测点配置不统一,不支持冗余部署,故障恢复能力不足等问题,采用C/S架构,设计了可靠实时数据采集模型,该模型包括数据采集、数据缓存、数据传输和数据持久性4个模块。实际应用表明,基于该模型开发的实时数据采集软件易于配置,数据传输可靠,故障恢复能力强,能满足实时系统的数据采集要求。

简介：智慧图书馆有基于智慧设备的人机交互知识流和基于智慧馆员的用户馆员交互知识流。前者以显性知识流为特征,后者以显性知识和隐性知识的互变知识流为特征。在此基础上设计智慧图书馆的功能结构模型：纵向结构由智慧资源结构、智慧馆员结构、智慧环境结构组成;横向结构由外部资源流入内部进行整理形成显性知识平台结构、用户馆员知识生态圈、馆员内部知识生态圈组成。

简介：利用数据仓库和数据挖掘技术建立计算机审计模型,解决了数据存储量的问题,数据仓库按照多维数据集的方式存储数据,并建立索引,审计人员可以高效、快速地访问被审计单位的数据;同时,采用数据挖掘技术,可以对审计数据进行全方位、多角度、深层次的分析,快速发现审计线索,提高审计人员工作效率,是对传统审计模型的一次突破。

简介：将ElasticNet方法（EN方法）运用于平衡纵向数据模型的变量选择中，建立了相应的纵向数据模型，证明了平衡纵向数据模型的EN估计具有组效应性质，通过数值模拟比较EN方法和Lasso方法，表明EN方法在处理强相关变量时因其能将强相关变量全部选入纵向数据模型而优于Lasso方法．

简介：1总则1．1编制原则本标准的编制遵循以下原则：

简介：经典粗糙集理论关注的是论域上的单个二元等价关系导出的集合的近似。将等价关系弱化为相似关系、相容关系或邻域关系等可得到多种拓展粗糙集模型。但以粒计算的观点来看,这些模型都是单粒度的。本文把单粒度的粗糙集模型推广到不完备信息系统中的多粒度粗糙集模型,用论域上的多个相容关系定义了集合的近似。研究了含有缺失数据的多粒度粗糙集模型的一些数学性质,定义了不完备环境下的多粒度粗糙集模型的近似精度,实例表明多粒度粗糙集模型比单粒度粗糙集模型具有更高的精度。

简介：分析了内陆河流域点云数据的特性，提出了一种基于多级网格模型的河流边缘提取算法。首先将目标区域按网格窗口大小进行逐级分层，并建立层级继承关系；然后计算网格的平均高程、平均反射强度、点云密度等参数，利用8邻域判决算法、面积阈值算法和河流连通性原则确定水体网格；最后对河流边缘网格的水体点数据进行提取，确定河流边缘。实验数据表明，该方法能够准确对河流进行提取。

简介：为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。

简介：为进行高超声速气动热数据相关性研究,选取了一平板-锥组合体模型为研究对象,开展不同缩比模型的风洞试验,分别使用3种不同方法进行气动热试验数据的相关性研究.研究结果表明,使用正激波后Reynolds数Rens和修正的黏性干扰系数V＊/Sw可以将不同缩比模型不同来流条件下的Stanton数进行较好的关联,Stanton数与正激波后Reynolds数Rens成反比例关系,与修正的黏性干扰系数V＊/Sw成正比例关系.最后基于相关性研究结论和理论分析,提出了一种模型表面传热现象的数学模型.

简介：2015年12月29日，中国铁路BIM联盟（以下简称“联盟”）在北京召开了2015年第三次理事会，会议应到理事单位8家，实到8家。经理事单位审议和表决，大会通过以下决议：

简介：摘要由于受到天气、水调等因素的影响，水电站水工数据往往具有较强的周期性，但在实际应用中，部分数据由于采样周期不同，且自动化系统采集的数据存在事实上的不同步、不等长，造成分析上的困难。本文将DFT算法引入到水电站水工数据分析中，对离散数据进行分析计算，使分析不再依赖于传统的连续型数据模型，实践表明，本模型的性能达到较高水平。

简介：针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。

简介：近年来中国证劵市场的动荡,让人们更加关注金融时序数据中存在的影响点,因为影响点中往往隐藏着许多重要的信息,我们只有正确识别出存在的影响点,并深入分析其隐藏的信息,才更有利于我们做出正确合理的决策.