引论：我们为您整理了13篇数据分析设计范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
篇1
本节课是在学生上节学习了Excel2000数据编辑和计算的基础上，提高学生运用Excel2000知识解决实际问题的能力上的授课内容。
由于我校地处农村乡镇，学生水平参差不齐，基础不牢固，故我们在进行课堂教学时要降低难度，教师以指引等手段引导学生设计问题、思考问题、解决问题，以达到我们完成教学的目的。
本节课内容实践性强、难度不算大，但涉及知识面较广，所以借助于“校园卡拉OK大赛”评分表为实际问题分析对象，从排序、筛选到分类汇总三种操作入手，层层跟进，让学生体验如何利用技术方法实现分析数据的目的。最后的巩固练习通过二个实例，引导学生培养分析统计数据的能力。
[教学目标]
知识与技能：
1、 了解电子表格是进行数据分析的工具
2、 掌握排序、筛选和分类汇总等分析方法的特点与意义
3、 能运用排序、筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析
过程与方法：本节课通过对学生生活中的实际问题的需求分析，学生掌握排序、筛选、分类汇总等数据分析的分析的基本方法，以及利用这些方法所能实现的分析目标，培养学生观察问题、思考问题的能力和数据分析能力。
情感态度与价值观：体验利用数据分析手段分析数据的过程，感受数据背后所蕴涵的丰富信息，培养学生对数据的情感和从数据中探求信息的意识。
[重点、难点与疑点]
本节的重点是排序、筛选和分类汇总等基本分析方法的运用，难点是如何利用这些分析方法实现数据分析的目的，疑点是这些方法所能实现的分析目标。
[教法设计]
本节课教学重点在于如何运用EXCEL知识解决实际问题，所以教学过程中使用了分组讨论法、作品展示激励法等多种教学方法以激发学生完成课堂教学任务。
[学法设计]
学生思维活跃，有强烈的求知欲望，在教学过程中，力争抓住这一特点，并强化其好胜心理。授课过程中，让学生亲自体验信息处理的过程，自主学习与合作讨论相结合，加强合作意识的培养。
[教学过程和教学模式]
根据本节课的知识特点、学生已有的知识水平和教学目标的确定，我选用了自主学习的教学模式，主要采用学生分组合作研讨，自身动手实践的方法。课前准备为大屏幕投影，待处理的电子表格和教学短片。
[教学过程设计]
提出问题------分组解决实际问题-----成果展示与评价------课堂小结 ――知识拓展。
[教学过程]
1、 提出问题，激发兴趣
*屏幕展示卡拉OK比赛现场花絮，把学生的注意力吸引到课堂上来，激发他们亲自实践的欲望。
*场景及解说：为庆祝“五四”青年节，学校举办了一场校园歌曲卡拉OK大赛，赛后德育处的李主任找到我让我帮他一个忙。“帮他分析出每名选手的总名次、级部名次 ，评出最佳校园歌手、年级优秀歌手 ；每个年级的选手得分情况 ；哪个年级的成绩好，评出优胜年级 。 根据李主任提供的数据，我们同学们给他解决一下这几个问题好不好？要想处理好这几个问题，我们必须学会如下知识点：排序、筛选、分类汇总。导入新课。
*打开待处理的数据表（屏幕广播），
*提出本节课的任务（屏幕广播）：
任务1按“得分”排序，得出每名选手的总名次，评出最佳校园歌手（排序、自动填充）
任务2、按“年级”和“得分”排序得出每名选手的出级部名次，评出年级优秀歌手（排序、自动填充）
任务3 利用筛选功能显示分析每个年级的选手得分情况（自动筛选）
任务4 试分析哪个年级的成绩好，评出优胜年级（分类汇总）
2、自主学习，合作研讨
首先将学生成四个小组，以小组为单位阅读、实践和研讨本节课的知识要点。要求借助计算机进行实践并在小组内思考、探究完成学案。（教师巡视指导）
（本环节的设计目的是：知识点较简单，学生自主学习与合作学习相结合，加强交流意识、合作意识的培养）
3、强化应用--------学生尝试解决问题
（1）、排序方法：请参考学案，注意根据需要选择不同的排序方式以及自动填充名次序列的方法
（2）、筛选方法：请参考学案，注意筛选只是将不满足条件的信息暂时隐藏，不等于删除操作，筛选对文件信息没有破坏作用。学生可自己尝试如何恢复显示所有信息。
（3）、分类汇总：操作思路：先分类（排序）再统计（求和、平均值、计数等）操作过程参考学案，值得注意的是，在分类汇总前，必须先按分类项目对表格数据进行排序，否则，将不会得到正确的结果。
要求：在完成上述任务后，以小组为单位报告。
得出基本操作步骤，学生相互协作自主合作完成上述问题，教师巡视指导。
4、成果展示与评价
（1）每组各选出一名同学在大屏幕上展示作业
（2）全班交流：各组间互帮互助，解决（1）中出现的实际问题并交流操作
（本环节的设计目的是拉近小组间的差距，防止某一个小组的工作出现停顿情况，而且通过小组间的操作心得交流，各组可以有针对性地调整本组的操作计划，提高学习效率。）
（3）教师点评。
A、教师从学生在操作技巧上的表现进行评价：例如数据处理结果正确？方法是否得当？问题出在哪里？如何补救？
B、教师从学生在操作过程中的表现上进行评价： 例如考虑问题的角度是否恰当？思考问题的方式是否新颖独特？有无独到的见解？有无值得大家学习的精神和勇气？
（本环节的设计目的是：展示作品，激励学生的成就感。）
5、课堂小结
同学们，你们今天运用自己的知识成功帮助李主任解决了难题，我为你们骄傲。通过今天的学习，你们掌握了一些信息处理的知识，希望对你们以后的学习或工作中有所帮助。
（本环节的设计目的是：让学生抓住课堂内容的主干。）
[巩固与提高（课后作业）]
（1）分析某次运动会初一级部运动员成绩，为学校挑选各项目的运动员，并做出公平合理的评价。
（2）分析我国部分城市月平均气温表，按年平均气温排序，分析哪些城市年平均气温最高或最低；并找出月平均气温最高或最低的城市，试用你学过的地理知识解释其原因。
篇2
随着电子商务的发展，越来越多的实体商户转向网络虚拟网店，“淘宝网”的店铺数呈指数增长；消费者也越来越疲于花大量时间在海量的信息中寻找自己需要的商品[1]。由此衍生出以团购为生存方式的电子商务平台，如“折800”、“一淘网”等依赖于“淘宝网”的团购网站。这些团购网站经过通过“淘宝网”从中获取折扣商品[2]。但折扣的商品有质量质疑，团购网站需要重视上线商品的质量数据问题，对网站上线商品进行售后监控，优胜劣汰。商务平台商品数据分析系统基于此开发。
1 商务平台商品数据分析
商务平台商品数据分析系统集数据获取、数据统计和分析，系统设计有如下考虑[3-4]：
1）商品ID号：根据上线商品的ID号直接获取商品的评论，并对评论进行等级评定；
2）评论平均分：计算评论平均分，据此可判断商品是否合格；
3）评论分分布：计算评论的合格数及其比例。
等级评定时是多个操作人员同时对同一商品数据进行评论操作，评论评分定级是人工进行的，操作人员的主观对商品评论操作有一定影响。因此需要将所有操作人员的评论评分数据进行统计对比分析，以控制整个评定的有效性。
2 系统设计
本系统根据MVC的三层框架，利用JSP技术制作动态网页，通过JDBC技术访问数据库，使用JSP作为服务器端应用程序处理客户端的请求并在Web服务器中进行业务逻辑处理并返回客户端请求的结果。在JSP里嵌套HTML以及CSS对WEB页面进行设计，引入Bootstrap封装的样式，达到系统数据呈现的设计要求[5-6]。
页面数据呈现与后台数据交互是整个系统的核心，对数据进行归纳计算和整理并呈现到用户界面上。用户只需获取到公司平台上线商品的ID号就可以通过系统抓取商品评论数据；同时对数据进行整理分析得到评论平均分、评论分数比例等数据；同时可以系统整理分析出整体上线商品的整体趋势，通过饼状图直观地看出商品的品质分布。
2.1 系统功能结构设计
商务平台商品数据分析系统分为三个模块，八个基本功能，分别是管理员登陆、用户登陆、用户注册、商品评论抓取评分、商品评论数据的统计和分析、用户管理和修改密码等，根据分析，本系统的功能结构图如图1所示。
1）管理员登陆：管理员输入用户名和密码，数据经由UI Servlet传递给Controller Servlet，再到数据库中验证身份，将结果返回给JSP，成功登陆就可进入系统，不成功则重新输入。用户名只可能是字母，密码字母和数字皆可。管理员是系统指定的，不可以注册。
2）用户登录：普通用户输入用户名和密码，数据经由UI Servlet传递给Controller Servlet，再到数据库中验证身份，将结果返回给JSP，成功登陆就可进入系统，不成功则重新输入。用户名只可能是6-20位字母，密码是6-15位字母和数字组合皆可。若没有账号，可以在用户登录JSP页面点击注册，通过UI Servlet跳转到注册页面。
3）用户注册：用户注册需要输入Email、用户名、密码等信息，Email有格式判断，必须输入正确的格式，用户名必须是6-20位字母，密码是6-15位的字母数字组合皆可。输入正确后可以成功申请新用户，随后跳转到普通用户登录界面登录系统。
4）商品评论抓取评分：普通用户与管理员皆可操作，在输入框中输入商品的id号，点击查询，就可获取到“淘宝网”中商品的前一百条评论，并且按照评论时间顺序进行呈现。其后的评分框，按照规定只能输入1-5的数值，同时点击保存，数据就会存入数据库中。
5）商品评论数据统计：此功能方便普通用户清楚的跟踪自己的工作进度，对于管理员可以掌控平台上线商品的商品质量，会显示出该操作人员所操作的所有商品的平均分、合格率，可以看出该操作人员操作的商品评分状态详情。
6）商品评论数据分析：此功能为管理者观察网站整体上线商品的质量分布，点击查询，会统计所有使用系统的普通用户操作过的所有商品数的评论数据。如此管理者可以通过这些数据对网站上线商品进行调整。以操作人为条件，区分每个人的操作数据，可以控制一定的主观误差，还有整体的上线商品的趋势。普通用户可以看出自己的主观意见和其他用户的差别。
7）用户管理：管理员可以对普通用户进行增加和删除，用户管理界面对普通用户不可见。管理员有权限重置普通用户的密码。
8）修改密码：管理员和普通用户都可以自行更改密码。
2.2 系统数据库设计
数据库能够对商务平台商品数据分析系统的后台数据进行添加、删除、查询，修改。本系统采用MySQL数据库设计，分别是用户信息表、评论评分信息表、商品数据分析表和商品数据统计表。用户信息表主要保存管理员和普通用户的登录信息：用户的用户名、密码、级别还有Email。评论评分信息表主要保存评论内容、评论的时间、评论评分、商品id、操作人员、商品名称等。商品数据分析表主要保存操作人员、操作商品总数、平均四分以上的商品总数及其比例、合格率大于80%的商品总数及其占比、合格率大于60%的商品总数及其占比、不合格商品总数及其占比等内容。商品数据统计表主要保存商品id、操作人员、商品名称、评论平均分、评论合格率、评论不合格率等信息。其设计分别见表1-表4。
3 结束语
互联网电子商务企业需要处理大量的数据。商务平台商品数据分析系统基于JAVA语言和MVC设计思想，在My Eclipse的开发环境开发，完成了淘宝商品评论数据基于商品ID号抓取、评论五等级评分、针对不同操作人员评分的合格率、平均分4分以上商品总数、合格率大于一定比例的商品总数等数据统计和分析以及用户管理等功能；商务平台商品数据分析系统前台利用Bootstrap框架和BUI框架进行开发，将后台功能进行呈现。系统操作简单，界面简洁、美观交互速度快，有效降低了商品数据分析的繁琐度提高效率。
参考文献：
[1] 谢恩宏， 石宇良. 我国城市电子商务发展特点和趋势[J]. 电子商务， 2010（10）： 13-15.
[2] 许小平. 大学生网上开店品牌建设研究[J]. 中国电子商务， 2012（8）： 26-29.
[3] 崔志刚. 基于电商网站商品评论数据的用户情感分析[D]. 北京： 北京交通大学， 2014.
篇3
1 概述
S着城市轨道交通的快速发展，地铁成为人们出行不可或缺的交通工具。地铁车辆作为运送乘客的主要载体，具有封闭性强、起停频繁、客流量大且来源复杂、乘客自助乘车、应急疏散难度大等固有特点，因此对其自身的可靠性及维修保障工作有着非常高的要求。搭建地铁车辆远程数据分析平台可以运行地铁车辆提供远程决策支持，对列车开展实时监控和故障处理，并通过故障统计和数据分析进而达到车辆优化设计的目的。
2 平台需求
2.1 功能需求
以列车运营管理的实际工作需求为核心，提高列车组效率和效能，节约维修费用，减少事故率为目标开展建设工作，其主要具有列车组及关键部件的实时监视、故障预测功能。
通过列车组及关键部件或子系统当前状态，对故障进行诊断或识别，并对潜在的故障进行预测或报警；根据故障诊断及预测信息、当前维修可用资源情况以及对系统的使用需求等对列车组或关键部件的维修活动提供决策支持和建议。实现一套列车组及关键部件的状态检测、故障诊断、运行监控、故障预测及决策支持的完整系统，同时针对不同子系统/产品建立全生命周期的产品数据服务，满足企业对生产、运营维护、设计优化、采购等不同环节决策的支撑要求。根据业务需求，系统具有以下功能：
2.1.1 车载系统。由系统检测、故障诊断、集中报警及无线传输等组成。通过在列车组及各子系统上安装各种传感器，获取动车组及关键子系统传感器及控制系统的数据。利用故障特征提取、数据分析及对比、基于模型的系统辨识等多技术相融合的故障诊断技术，实现牵引、制动、辅助等各子系统的在线故障诊断（故障定位到最小可更换单元）和故障报告，通过车载无线传输系统将状态数据和故障数据传输至地面。
2.1.2 运行监控系统。列车状态、故障监控、综合诊断及应急处置等组成。根据列车组和关键零部件的运行状态，提取与列车组安全运行相关的数据及关键技术指标进行监控。根据车载系统传输的故障报告或关键设备技术状态数据对当前列车组运行状态进行评估，对潜在的故障进行综合诊断，形成综合评估和故障诊断报告，依据故障等级对列车组进行控制，对列车组现场人员提供技术指导和应急处置方案。
2.1.3 健康维护系统。由故障报告、健康评估、故障预测、维修管理等组成。根据列车组车载系统及运行监控系统报告的故障数据和列车组设备状态数据以及积累的历史数据，在地面利用高性能计算机及检测系统实现智能故障推理、关键机械部件的故障发展趋势模型，实现列车组及关键部件健康状态评估及故障预测，给出列车组系统的综合评价指标，提高列车组或部件的维修管理水平。
2.1.4 决策支持系统。由状态维修、寿命预测、服役跟踪、档案管理等组成。根据地面系统存储的列车组及关键部件的大量数据和历史档案数据，利用数据挖掘、故障模式识别等手段，建立关键机械部件故障发展趋势模型库，电子零部件的连续量、离散量、开关量等不同性质的故障预测模型库，建立列车组及零部件健康档案，进行零部件寿命预测、服役跟踪和档案管理，给出维修决策，形成列车组及关键部件健康评价指标体系。
2.2 业务需求
根据地铁车辆远程数据分析系统提供的核心功能，具体的业务需求为：
2.2.1 数据采集存储模块。主要实现列车实时数据和离线数据的接收、转发、解析、存储等功能。
2.2.2 实时状态检测模块。对列车的关键部件工作状态、运行线路、故障数据进行管理和处理，以可视化的形式进行展示。
2.2.3 分析统计模块。对列车的历史数据、离线数据结合知识库，进行统计分析，以可视化的形式进行展示。
2.2.4 后台管理模块。对整个系统进行综合的后台管理，管理员通过Web登录管理系统后，可以进行用户管理、权限管理、日志管理以及资料管理等操作。
3 总体设计
3.1 搭建原则
以创新驱动、资源共享为引领，整合地铁和现代信息技术等先进成果，打造创新、高效的列车远程数据分析。系统是一种具有基础性的支撑体系，数据来源广泛而零散，它具有整合和共享的服务性质。
3.2 业务架构
以列车智能维护为目标应用领域，围绕其数据增量的特点，建立流式数据接入、存储管理、实时跟踪以及异常识别的全业务链服务体系。结合当前技术缺陷，在平台搭建中实现流式数据实时处理与离线分析工作的结合。
系统建设的目的是针对列车监测数据，提供一体化、智能化的数据支撑服务环境，实现多源数据的存储、管理、分析。其主要包括采集层、现场处理层、接入层、IO层、持久化层、分析处理层以及服务层共七个基本层次。
3.2.1 采集层：其通过各种传感器与车上网络环境形成数据采集环境。采集的各种对象的监控数据经过汇聚后，统一开展现场处置与传输等后继工作，其依赖列车通信设备。
3.2.2 现场处理层：其在采集层数据的基础上，根据管理机制对数据进行检测，发现异常对象的前兆与警报信息，并通过列控数据交换机制及时预警或值警，同时根据不同数据的业务重要性以多种方式回传后台。另外，结合列控网采集手段，在列车检修阶段采集有关数据并回传，满足后台管理、分析与业务支撑的要求。
3.2.3 接入层：根据不同类别数据的规范要求，清洗数据并存储入库。
3.2.4 IO层：利用文件系统实现底层数据的基本IO存储与读取。通过文件系统有效实现系统整体IO读写负载的平衡，满足数据持久化存储的基本要求。
3.2.5 持久化层：由基本数据库构成。在这一层中围绕列车海量、多维流式监测数据提供高性能数据存储管理系统。这一系统结合IO定向分布、流数据增量分段存储模型等方式，实现流数据集的规模可控，解决由高增量引起的存储膨胀问题；针对列车数据实时主动的需求特点，在键值存储模型的基础上，建立边界溢出主动机制，槌志貌阒械氖凳敝鞫提供基础。
3.2.6 分析处理层：在内存数据集的基础上构造基于连续窗口的事件多维数据主动协同机制；结合底层数据主动机制以及数据pub/sub机制实现增量过程中，事件的主动识别、跟踪与触发响应。
3.2.7 服务层：提供故障（报警）统计查询、实时数据查询等用户服务。
3.3 逻辑结构
远程数据分析平台由服务器端软件、Web端软件两部分组成。
3.3.1 服务器端软件。根据数据类型有流式、结构化以及查询模式化的特点，结合关系数据库构成一体化的存储管理支撑环境，完成数据的统一存储、管理。
3.3.2 Web端软件。提供系统实时状态监测、数据分析和预警等基本功能；为整个系统的数据处理和数据等操作提供统一的配置管理平台，包括用户信息管理、用户权限分配等系统管理功能，组成系统的综合信息管理环境。
3.4 物理结构
3.4.1 实时数据。（1）列车实时通过地面4G无线传输通道通过以TCP协议将车载数据分别传输到检修库服务器和车辆段服务器；（2）检修库和车辆段的实时数据采集存储软件同时对协议数据进行数据采集、解析，解析后的数据通过以太网存储到数据库，对实时数据长期存储；（3）Web程序读取数据库，对数据进行可视化展示；（4）用户通过以太网使用浏览器，在网页中进行查看。
3.4.2 离线数据。（1）车辆到库后，维护人员使用HMI进行手动触发进行车辆数据上传或者TCMS根据时间触发条件自动上传车辆数据，借用库内WLAN技术，以TCP或者FTP的协议发送到车辆段或者检修库服务器；（2）车辆段服务器中的离线数据采集存储软件对数据进行数据采集、解析，并将解析后的数据内容通过以太网的方式存储到数据库中；（3）Web程序读取数据库，对数据进行可视化展示；（4）用户通过以太网使用浏览器，在网页中进行查看。
4 结语
随着地铁车辆远程数据分析平台的搭建，可以大大提高车辆自诊断及维修智能化水平，提升维修诊断效率；降低人工成本，提高车辆的可靠性和安全性；更便于建立车辆维修智能化数据库，优化维修模式，提升资源利用率，随着车辆的数据累计，更加可以利用云计算、数据挖掘、神经元算法等提供车辆运行的安全性和可靠性，为后期车辆的设计改进提供强有力的数据支持。
参考文献
篇4
一、工程概况
北京铁路地下直径线工程，位于北京市中心区，隧道从前门东大街起，沿前门大街、宣武门西大街向西至长椿街后拐至西便门桥、天宁寺桥、白云路桥北侧，斜穿白云路桥至小马场附近出地面。隧道主要沿前门大街一线布置。前门大街3#地下人行通道修建于上世纪九十年代初期，位于前门东大街北京规划展览馆、正阳门车站旧址北侧，3#通道主通道为“回”字型闭合框架结构，宽9.0米，净高2.5米，长35米。梯道坡度为1:3.8和1:3.3两种，为“凹”型钢筋混凝土结构。
地下直径线将从3#通道南侧下方约9米处由西向东穿过。盾构直径12米。施工过程中对南侧部分主通道及两座梯道可能造成影响。
二、3#通道允许变形值
北京市市政专业设计院股份公司受北京铁路局北京站至北京西站地下直径线工程建设指挥部委托，对3#人行通道的现状进行检测设计咨询，评价地下穿越工程对通道结构安全的影响，提出通道的允许变形控制值，确定监测原则及技术标准。3#通道受盾构施工影响，主通道南侧部分（南侧变形缝向南）可能发生整体竖向沉降；在盾构施工掘进过程中，南侧梯道可能因施工扰动发生不均匀沉降。由于原设计梯道考虑主要受力方向为结构环向，纵向配筋较少，因此在施工过程中应尽量避免梯道纵向的不均匀沉降。参阅原通道设计资料，得出地铁直径线下穿3#地下通道应满足的控制技术指标：
1、主通道纵向（南侧变形缝以南部分）不均匀沉降控制值为5mm。主通道变形缝处不均匀沉降控制值为5mm。整体沉降控制值为10mm。
2、梯道纵向不均匀沉降控制值为5mm。主通道与梯道及梯道变形缝处不均匀沉降控制值为5mm。整体沉降控制值为10mm。
三、通道实施监测的技术方案
1、监测点的布设
1） 沉降监控网基准点布设原则:①稳定,作为变形监测的基准点,一定要远离施工影响区域,并有一定的埋设深度和不易遭受施工破坏；②联测方便；③至少有3个以上基准点,以便通过基准点的联测,检验基准点的稳定性，本工程布设了3个墙水准基准点。
2） 变形观测点的布设
变形观测点的布设原则:①监测点布设在被观测通道最能反映变形特性的位置上,需布设在主通道、梯道侧墙端头、沉降缝两侧, 布设在通道侧墙不同层高的分界处两侧；②点位应布设在便于观测、点位稳定和施工干扰小的地方；③监测点的数量应能足够反应整个建筑物基础的变形情况,并满足变形分析的需要，本工程共布设了24个变形点，如图1
图1变形点布设图
2、监测精度及使用仪器
《建筑变形测量规范》规定建筑物沉降观测等级按网的测站高差中误差µ确定，观测点测站高差中误差µ按下列公式估算
µ= （1）
µ=（2）
ms沉降量s的测定中误
m∆s沉降差∆s的测定中误差
QH网中最弱观测点高程的协因数
Qh待求点高差的协因数
沉降观测的精度要求,应当取决于观测的目的、建筑物预计允许变形值及建筑物的结构和基础类型。根据《建筑变形测量规范》为了监测建筑物的安全，ms、m∆s按下列规定确定：
1）沉降量等绝对沉降的测定中误差ms的确定，对于特高精度要求的工程可按地基条件，结合经验具体分析确定；对于其它精度要求的工程，可按低、中、高压缩性地基土的类别及建筑物对沉降的敏感程度的大小分别选±0.5mm、±1.0mm、±2.5mm，本工程地基土为中压缩性地基土，沉降量测定中误差ms取±1.0mm。
2）沉降差的测定中误差
不均匀沉降差的测定中误差，不应超过其允许变形值的1/20,本工程的沉降差测定中误差为m∆s=5mm/20=±0.25mm。
3）最弱点高程的协倒数
按本工程最长的水准路线计算最弱点高程的协因数，即权倒数，最长的水准路线BM12321190810131514121109050301BM2，最弱点为14点，14点距离BM1、BM2分别为9站。最弱点高程的协因数可按下式计算
（3）
n1、n2为最弱点距离起算点BM1、BM2的测站数
经计算最弱点14点高程协因数为QH=4.5
4) 纵向沉降差的协因数
本工程12点、14点为纵向沉降差异测点，BM1距离14点9站，BM2距离12点8站,12点、14点间隔1站，沉降差协因数可按下式计算
（4）
n1为起算点BM1至14点测站数
n2为起算点BM2至12点的测站数
n3 为14点、12点的测站数
经计算14点、12点的沉降差的协因数Qh=0.94
5）按公式（1）、（2）计算单位权中误差，确定本工程的测量精度
按（1）计算µ=0.33
按（2）计算µ=0.18
测站高差中误差µ最小值为0.18mm,介于变形测量规范一级、二级之间，按照从严掌握的原则，测量等级应为一级，应采用trimbel Dini03数字水准仪、铟钢条码尺观测。
3、监测频次
根据北京市地方标准《地铁工程监控量测技术规程》，确定监测频次：当开挖面到监测断面前后的距离L≤2B时，1-2次/天;当开挖面到监测断面前后的距离2B5B时，1次/周，基本稳定后1次/月(B:隧道直径或跨度;L:开挖面与监测点的水平距离)。当出现情况异常时，应增大监测频率。
4、主要监测技术
1）本工程基准点间联测，基准点、变形点间观测按变形测量一级的方法进行观测，基准点之间的水准联测,采用闭合水准路线的形式；监测点之间的水准观测,也采用闭合水准路线的形式,并至少应构成2个以上闭合环；而基准点与监测点之间的水准联测,采用往返复合水准路线的形式,之所以设计这样的水准观测路线,是因为闭合环或复合水准路线都具有多余观测,有利于检测外业观测中的误差和错误,提高外业观测数据采集的质量和可靠性,同时还有利于数据的严密平差和提高精度。
2）沉降观测的自始至终要遵循“五固定”原则。
①沉降观测依据的基准点、工作基点和被监测物上的沉降观测点，点位要稳定，只有这些观测依据稳定才能客观的反映出沉降的变化量，它们的变化代表了沉降物体的变化情况。
②仪器、设备要固定，每台仪器设备都有它自己的系统误差，都具有一定的精密度，这是不可能避免的，在同一整体工程监测过程中，必须固定所用仪器。
③观测人员要固定，观测者是通过自己的感觉器官来进行工作的，由于每个人的感觉的鉴别力的局限性，在进行仪器的安置、瞄准、读数等工作时，都会产生一定的误差，对观测结果会有一定的影响。
④观测时的环境条件基本一致，在观测过程中所处的外界自然环境，如地形，温度，湿度，风力，大气折射等因素都会给观测结果带来种种影响，而且这些因素随时都在变化，因此对观测结果产生的影响也随之变化，这就必然对观测结果带来误差，有些外界条件在实际工作中无法避免，在这所说的是尽量在同等条件下进行观测，为了减弱大气折射的影响，我们采取的措施就是在每一天的固定时间段进行，由于空气温度的不均匀，将使光线发生折射，视线即不成为一条直线，所以我们选择每天的固定时间段，温度，大气折射条件基本相似，可以减少误差。
⑤观测路线、镜位、程序和方法要固定，前后视距离相等的办法来减少由于仪器视准轴不平行于水准轴给观测结果带来的影响；测站上的观测程序可减弱由于仪器下沉等随时间变化对观测结果的影响，这些固定的方法都可以有效的减小误差。
以上措施在客观上尽量减少观测误差的不定性，使所测的结果具有统一的趋向性，保证各次观测结果与首次观测的结果可比性更一致，使所观测的沉降量更真实。
5、沉降监测的数据处理与分析
监测数据处理与分析原则：
①首先进行数据的预处理, 即在观测过程中,实时地计算各测站的各项精度指标,对于超限的测站,应及时地进行重测、补测,当一条路线观测结束,计算路线的往返测较差或闭合差,以评定外业观测的精度。
②平差计算前首先对基准点的稳定性进行检验和分析，如果发现基准点有变动，不得使用该点作为起算点。经过多次复测或某期观测发现基准点变动，应重新选择参考系并使用原观测数据重新平差计算以前的各次成果。
③观测点的变动分析应基于以稳定的基准点作为起始点而进行的平差计算成果，二、三级及部分一级变形测量，相邻两期观测点的变动分析可通过比较观测点相邻两期的变形量与最大测量误差（取两倍中误差）进行，当变形量小于最大误差时，可认为观测点在这两个周期间没有变动或变动不显著；
通道沉降观测数据统计分析：
从沉降量-时间累计曲线图可以看出：
①在整个监测过程中未发现通道、梯道突然大量沉降、不均匀沉降等现象，从2013年2月1日盾构机掘进到通道部位起，通道下沉变形明显增大，累计沉降量与时间曲线呈单边下行光滑曲线，实测结果表明，通道总体沉降发展正常。
②主通道最大累计沉降量-7.38mm（20点），点位于通道的南端，梯道最大累计沉降量为-9.52mm（8点），点位于通道的西南口侧墙，均未超过相应的沉降允许变形值；
③主通道的纵向差异沉降值为-3.61mm（12点与14点），主通道沉降缝两侧沉降差最大-1.82mm（12点与10点），未超过差异沉降允许变形值。
④通道西南口及其与主通道结合处没发生裂缝、偏移等结构破坏情况，主通道伸缩缝没有变化，结构安全稳定。
四、结语
建筑物沉降观测不仅仅是测量学的一个范畴，对于建筑物结构、地质、工程施工都需要有一定的了解，这对于整个沉降观测的点位布设、沉降变形分析都很重要。
通过对建筑物地基沉降变形观测所需测量精度的分析和实例分析可以看出，确定合理的观测精度，然后制定相应的测量方法和相关的限差要求，是确保观测成果反映变形动态信息的基本条件。观测精度合理，测量方法正确，观测中严格执行相关限差要求，才能及时地为决策者和有关工程技术人员提供科学依据，从而保证建筑物安全和施工人员的安全。
严格按照《国家一、二等水准测量规范》规定的作业方法进行测量作业，立水准尺必须用尺撑，数字水准仪的i角稳定后每半个月检核一次，使i角尽量小，这样才能提高测量的精度。
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数据分析课程的特点就是要求学生具备较高的理论基础水平、综合应用及动手能力，还需要学生掌握必要的分析解释能力。将理论与实际案例结合，发挥学生的主观能动性，增加学生的动手实践和分析解释环节，是数据分析教学中必须遵循的原则。而翻转课堂正是通过对知识传授和知识内化两个环节的颠倒，实现学生对授课内容的理解和对知识点的内化，也就是理论结合实践的过程。因此本文针对数据分析课程特点和存在的问题，结合翻转课堂的教学理念，对数据分析课程各个教学环节进行设计研究，以期促进数据分析教学，使之更好地为专业素质的培养提供服务。
一、数据分析教学存在的问题
1.理论教学
数据分析课程的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在理论教学中，学生学习理解掌握理论基础具有一定的难度。如对各分析方法的理解掌握，必须建立在良好的数学基础上，综合运用所学数学知识才可以理解各种数据分析的理论分析原理。同时学生还需要理解掌握各分析方法理论的内在联系，并把握其不断发展的趋势，才能真正掌握数据分析的理论与方法。我校现在的数据分析课程教学理论课程授课方式单一，传统教学方式使学生只能对课程方法理论浅尝辄止，无法深入了解，综合运用。同时单一的课堂授课模式无法对学生的掌握程度进行有效的评价和检测。
2.实践教学
数据分析课程对学生的动手能力要求很高。学生在理解掌握各种分析方法的理论基础上，需要掌握一定的统计软件的使用方法，如SPSS，MATLAB。这需要将理论方法，如复杂的公式，与实际软件使用相结合。实验教学中，要求学生有较高的计算机编程能力，然后结合数据分析的理论方法，对数据进行分析，并应用于实践。现阶段我校数据分析课程中，学生实践课时偏少，而且传统授课模式让学生的学习处于被动状态。实践教学中只能根据老师和教材的指导，对课本上的例题程序进行练习，极大地限制学习广度和深度，且无法有效地将本课程与实际生活与应用联系起来，从而挫伤学生学习和动手的积极性。
3.学生能力培养
数据分析课程对学生能力的培养体现在综合运用能力和对结果的分析解释能力。理论课程传统的填鸭式教学，和实践课程拘泥于教材的例题程序的现状，将数据计算与数据分析分割开来，势必会限制学生综合运用能力和分析解释能力的发展，影响学生学习兴趣和课程教学效果。
二、翻转课堂教学理念
翻转课堂起源于美国林地公园高中，两位化学老师通过让学生在家观看视频，课堂进行练习的方式，完全颠覆传统教学模式。翻转课堂将传统教学模式中知识传授和知识内化两个阶段颠倒过来。与传统授课模式不同的是，知识传授不再是完全由课堂中教师的讲解完成，而是通过信息技术的辅助在课前或课后等业余时间完成，同时知识的内化不再是单一的由课后作业或者练习完成，而是通过在课堂中进行疑难解答、项目式学习、合作学习等方式进行。因此，对翻转课堂教学方法的实际有效利用可以将大学生学习时间最大化，并培养学生的自学能力、自我约束能力及分工合作能力。
在数据分析课程教学中，学生可以利用课余时间，结合教师提供的数据分析每一模块的课前学习材料，实现对数据分析课程基本方法和理论的了解，这样很好地利用学生的课余时间，培养学生的自学和约束能力。而对所学数据分析方法的具体应用、深入理解及综合分析等方面，学生可以通过课堂的各种活动和学习方式，以及和教师的及时沟通，和同学的合作交流等方式，在知识内化这一环节获得比传统课堂更好的学习效果。
三、翻转课堂在数据分析教学中的应用设计
近些年国内外很多对翻转课堂教学的研究，形成针对各个学科和地区的教学模式。如RobertKarplus提出的“探索-解释-应用”三阶段学习周期，RamseyMusallam提出的“探索-翻转-应用”模式，国内南京大学张金磊等人提出的由课前学习和课堂学习组成的翻转课堂教学模式等。
针对数据分析课程学科特点和本校学生基础水平及实际情况，本研究提出数据分析翻转课堂的教学流程：
课前――概念探索教学视频平台交流
课中――问题解决（经验交流，教师讲解）测试反馈项目创建协作学习及汇报
课后――平台交流，作业反馈
在课前教学环节中，概念探索是根据数据分析课程的学科特点设计的，由于学生初次接触数据分析，对很多基本概念及意义没有深入了解，意识不到社会意义和实践意义，在这一环节中学生可以通过教师给出的简单具体的实例演示，再加上信息丰富的网站、视频及博客等手段在教学交流平台上阐述自己对所学概念的理解，相互交流，以此实现对概念的初步正确理解。如对聚类分析的理解，学生可以概念探索这一过程中通过具体实例演示和对各种信息的阅读，了解到聚类分析作为数学工具的基本思想和在现实生活中的重要意义。
教学视频主要是微视频和幻灯片。对于教学视频的观看，要求学生针对自己的数学学习基础有选择地观看。教学视频中主要针对本单元学习内容进行讲解，同时还会提供与本单元学习相关的数学基础理论的教学内容。这种数学基础与数据分析内容相结合的教学材料可以让数学基础不完善的学生更有效地理解本单元的知识。在视频或者课前学习资料的制作中，需要结合每一章节的实际，主题突出，简短生动，而且有效。如在聚类这一章节中，对于各种聚类方法的介绍可以结合具体的实例，如与生活密切相关的人均家庭收入问题等，通过不同方法展示对比，从而做到对每一聚类方法的理解和融会贯通。同时需要介绍相关的Matlab编程方法，让学生结合理论和实际，通过编程过程实现对理论知识的理解和应用。
课前学习中，反馈是比较重要的一部分。教师可以通过平台交流得到课前理论学习的反馈信息，同时可以通过在线学习简单的作业练习，由此获得课前学习的反馈。
课堂教学仍然是很重要的一环。课堂上教师首先组织学生面对面交流，解决并了解课前学习中遇到的问题，对普遍性问题做详细解答。然后经过简单的例题让学生编程实现，并进行相应的解释，由此测试学生的学习效果。这样教师可以更好地掌握学生对每一章节数据分析理论的学习效果，以及学生对理论的应用构建能力。在保证学生对概念和理论的学习后，教师可以提供项目创建的基本信息和参考实例，如数学建模题目等。学生分组合作交流，选择自己感兴趣的问题成立合作组，结合本章节内容分析解决问题，寻找合适的数据处理方法，应用相关软件编程实现自己的想法，将理论应用于实践，并进行有效的分析，学生的问题解决过程和讨论过程可以在课下进行。在学生充分准备后，课堂上进行分组汇报，并进行自评和互评，实现学生对理论的应用和相互学习。
本章节教学内容结束后，教师组织学生在教学平台交流，并展示自己的作业和反思内容，巩固对本章节内容的理解。
四、教学设计效果分析
1.符合大学生学习特点
大学生作为已经独立的学习个体，拥有独立的学习和思考能力，同时具备独立学习时间和空间，而传统教学方式无法充分发展学生的独立学习能力，让学生的课余学习漫无目的，松散自由，无法充分利用课余时间。翻转课堂在数据分析课程教学中的应用让学生在课余时间的学习有的放矢，通过学习交流平台还可以相互交流督促，培养学生良好的独立学习和探索学习的习惯。
对于思想上已经独立的大学生来讲，个性化学习更符合学生的行为习惯和思想意识。在数据分析课程的学习中，学生可以根据自己的基础、学习习惯及自己的喜好等自由选择学习的材料、时间和方式，互不打扰，又可以相互交流。如对概念和理论的理解，学生可以通过网络资料，也可以选择图书馆的书籍，观看教学材料等方式进行，每位学生理解的深度和广度可能会有所不同，通过相互交流和共同知识构建和应用又可以相互弥补。这样的教学和学习方式极大地满足了不同学生对知识的需求，避免一刀切式教育，可以充分发挥学生的学习潜力。
2.增强学习效果
通过初步的教学实验，接受翻转课堂数据分析课程的学生无论在理论知识理解还是实践应用上都有明显提高。相对于传统课堂中的学生，在数据分析课程结束后，翻转课堂中的学生可以较好地阐述相关理论，通过Matlab软件编程实现对理论的应用，并给出合理的解释。通过测试对比可以看出，翻转课堂中的学生理论基础更加扎实，编程能力有很大提高。在翻转课堂试行后，学生在数学建模大赛中成绩有明显进步。
3.改善教学氛围
在数据分析翻转课堂中，学生学习积极性有很大提高。首先学生已经通过概念的探索阶段对所要学习的知识有初步了解和认识，能够较好地意识到所学知识的社会意义，增强学习兴趣和信心。其次，学习方式多样化，学生可以充分利用自己喜欢的现代信息设备，将手机、平板及电脑等学生喜爱的现代化信息设备变成学习的工具。避免学生与教师之间对手机等工具的对弈，改善学生将手机等单纯作为娱乐工具的现象。此外，学生在交流平台上的发言、总结和展示不仅乐意给学生带来成就感，而且可以激发其他学生的学习动力，形成你追我赶的学习氛围。
通过将翻转课堂理念初步运用于数据分析课堂，发现这一理念的运用可以有效解决目前数据分析课程教学中存在的一些问题，将理论教学与实践教学密切联系起来，并有效调动学生的学习积极性，取得较好的教学效果。在这一过程中，我们发现翻转课堂理念的实施不能拘泥于形式，需要根据具体问题和课程需要进行相应的调整。同时翻转课堂中需要教师付出更多精力进行探索，如更合适的教学资料和课堂活动设计。总之，翻转课堂理念的实施带来的不仅是教学形式的变化，更是对教师工作分工和角色的改变。
参考文献：
[1]宋艳玲，孟昭鹏，闫雅娟.从认知负荷视角探究翻转课堂[J].远程教育杂志，2014，（1）：105-112.
[2]汪晓东，张晨婧仔.“翻转课堂”在大学教学中的应用研究[J].现代教育技术，2013，（8）：11-15.
[3]张金磊.“翻转课堂”教学模式的关键因素探析[J].中国远程教育，2013，（10）：59-64.
[4]周学刚.浅谈“数据分析”课程的教学[J].中国电力教育，2011，（7）：110-111.
篇6
油液检测技术是目前风电行业采用的重要监测与诊断技术之一。油液检测的方法很多，如：光谱油料分析法、红外光谱分析法、颗粒计数法、油品理化分析法等。通过分析被监测机组所使用的油液的性能变化和携带的磨损微粒的情况，可获得机组的和磨损状态的信息，评价机组的工况和故障预警，并确定故障原因、类型以及需要采用的维修管理策略。
新疆风能研究所油品检测分析实验室于2008年成立。实验室以油品检测分析业务为主，并拥有先进的油液分析实验仪器，如艾默生CSI5200油液分析仪、美国热电MOAⅡ元素光谱分析仪等，总投资近两百万元。2008年至今为新疆风能公司检测3种机型23台风力发电机的80余组齿轮箱油样。目前一个油样完成一次完整的油液分析后，不同设备获取的数据存储的种类不一，有文本、图片、数据库等，这些数据目前分散、杂乱，需要进行数据自动采集和整合，并集中导入到一个统一的数据库中进行管理和分析，目前一些油液分析设备自带的软件主要是列出检测结果数据，还不能满足自动制作专业检测报告，作出分析结论的要求。这就需要研发一套系统能够实时采集并导入油液检测数据结果，并科学管理油液检测数据，并根据现场的要求，对数据进行科学分析，最终作出专业、权威的检测报告。
目前新疆还没有这样一个风机油液检测数据分析和管理的平台系统，因此设计建立这样一个系统有利于作为中国风电发祥地的新疆更好的做好风电技术服务工作，有效的为新疆的各大风电场的风机做好科学、快捷、专业的技术支撑。
2 系统构成及主要功能
该系统软件主要由数据采集导入模块，数据管理模块，检测报告设置模块，分析模块，参数设置模块，报告输出模块等构成，系统硬件主要由数据采集器、数据库服务器、WEB应用服务器、网络通讯设备等构成。
数据采集导入模块负责将各类油液分析设备检测得到的数据通过数据采集器实时采集或通过导入方式输入系统数据库中，我们可以通过数据管理模块进行检测数据的手工录入、编辑、删除、查询管理，通过报告设置模块我们可以设置检测报告的模式，分析模块通过分析原始数据最终得出分析报告，其中用于分析和处理的参数在参数设置模块中进行动态设置，油液检测报告由报告输出模块进行文件导出和打印输出，该报告经过油品检测分析实验室签字盖章后形成权威的检测报告，整个系统的数据可以通过WEB应用服务器到公用网络中去，用户可随时在任意一个地点通过网络可以访问该系统，查询获取油液检测信息，并获得检测报告结果。
3 系统实现和部署
本系统硬件主要有：tplink无线路由，Dell应用服务器，检测计算机，MOXA NP-5230串口服务器，PKTH300A-ACZ1温湿度变送器等，变送器和监测计算机之间采用MODBUS通讯协议，并转换成网络协议进行无线通信。监测计算机和服务器之间主要采用TCP/IP协议进行连接。软件主要采用自主开发的平台应用系统，系统本还提供基于SOAP、WSDL、UDDI协议的Web Service服务。
本系统建成后，希望实现以下油液检测基本流程：
⑴在网页客户端登记委托单+多个样品（不同用户权限不同）。
⑵样品入库（主要信息有：待检库，已检库，记录人员、时间，检测量），出库（人员，时间，检测量）。
⑶启动CSI、MOAII设备进行样品检测。
⑷获取当前检测数据
⑸查找选择委托单，填写样品编号，保存检测数据
⑹样品是否检测完，未完继续4，已完继续
⑺完成检测。
⑻剩余样品入库（样品，原始记录）
⑼出具检测原始记录单
⑽出具检测报告单
本系统可以自动生成检测报告，所做报告能根据表1进行报警标识。
4 展望
篇7
Design of power grid precise planning information system based on big data analysis
YANG Yuxin1， MA Wei1， ZHAO Yang2
（1. State Grid Heibei Electric Power Company， Shijiazhuang 050021， China；
2. Economic Research Institute， State Grid Hebei Electric Power Company， Shijiazhuang 050021， China）
Abstract： For the low integration and poor accuracy of the current power grid data management and information planning， a power grid precise planning information system based on big data analysis is put forward. The embedded ARM addressing technique is used to perform the bus scheduling of the power grid big data information， and construct the HP E1485A/B multi?mode information control module to conduct the process management and file configuration. The LCD controller is adopted to control the power grid information transmission intelligently. The software integrated design and debugging of the information system are carried out in the embedded environment taking Linux 2.6.32 as the kernel. The experimental results show that the system can realize the information fusion and integration management of the power grid big data accurately， the power grid planning information has high coverage degree， and the system reliability is improved effectively.
Keywords： big data analysis； power grid planning； information system； bus scheduling
0 引 言
电网是人们生产生活的基础设施，电网的精准规划能有效控制电能开销，提高电网的调度和管理能力。随着集成自动电网精准规划技术的不断发展，对电网精准规划信息系统的设计受到人们的关注。电网精准规划信息系统建立在大规模电网信息和用户的管理基础上，采用大数据信息处理和分析方法进行电网传输数据的实时监控和信息分析，提高精准规划的能力，研究电网精准规划信息系统优化设计在提高电网的智能管理性能方面具有重要意义[1?2]。对电网精准规划信息管理通常采用的是模糊神经网络控制方法[3]、人工调度方法[4]、专家系统分析方法等[5?6]，通过构建模糊控制系统进行电网大数据的远程监测、智能传感和信息调度，取得了一定的效果，但是随着电网规模的扩大，电网数据传输的负载不断增大，导致当前电网数据管理和信息规划的集成度不高，对大数据信息处理的准确性不好。
针对当前电网数据管理和信息划的集成度不高，准确性不好的问题，提出基于大数据分析的电网精准规划信息系统设计方法，并通过实例测试其有效性。
1 系统总体设计基本流程
1.1 电网精准规划信息系统总体设计
首先分析电网精准规划总体设计构架并进行功能模块组件分析和介绍，采用大数据分析技术进行电网传输信息处理，电网精准规划信息系统建立在通用计算机平台上，在不同的操作系统上进行电网信息管理和数据库构建，为了提高信息系统的兼容性和可执行性，需要在信息系统中安装Linux系统，在嵌入式Linux环境下进行电网精准规划信息系统的开发，Linux操作系统可以运行在ARM，PowerPC上，结合大数据信息采样进行ARM平台的控制信息编译和电网调度。采用嵌入式Linux系统构建电网精准规划信息系统的数据输出总线和核心控制模块，实现控制程序的加载，电网精准规划信息系统的核心控制模块根据大数据信息分析技术执行文件系统管理、应用程序的数据加载，在接收模块和发射模块进行信息调试，实现数据采集和分析，电网精准规划信息系统总体设计结构模型如图1所示。
根据图1所示的信息系统总体设计构架，得到电网精准规划信息系统软件开发的基本处理流程：
（1） 电网精准规划信息系统的大数据信息处理过程。通过调用设备驱动程序进行大数据信息处理和大数据分析平台设计，在电网信息调度中进行资源配置和原始数据采集，采用A/D采样对本地数据库中的电网信息进行本地调度，将程序驱动模块移植到云计算平台中，通过A/D信息采样和数模转换执行电网信息的时钟采样和滤波，为电网规划信息系统提供准确的数据输入。
（2） 信息处理模块化编程过程。在Linux内核下进行电网精准规划信息系统的模块化编程和信息加载，构建数据库访问和信息调度模型，实现对海量电网数据信息调度过程中的数据访问和信息规划，Linux内核下的引导加载程序（Boot loader）连续地执行数据采样分析，数据结构定义在include＼linux＼fs.h文件中，采用PCI桥接芯片与上位机通信，结合VIX总线技术进行数据传输，完成对数据库的打开、释放、读写和控制等基本的设备操作。
（3） 电网规划信息的输出和人机交互过程。采用交叉编译环境进行电网规划结果的输出和人机交互操作，利用文件系统的入口点函数构建交互系统，采用LabWindows/CVI实现电网规划信息数据的集成智能控制和可视化多线程远程信息传输调度。
1.2 软件开发环境的建立及根文件系统构建
电网精准规划信息系统的软件开发环境建立在嵌入式Linux的开发环境中，采用交叉编译的方式作为BootLoader，做完移植工作进行内核配置，执行“Make menuconfig ” 运行http服务器和telnet服务器的内核程序代码，为：
interface Scheduler {
Application cheduling information grid init（）；
implement File create root directory system. Linux?2.6.32.2 （process creation）； //编译器的全路径写入
Task（TRUE）
Completion TaskBasic ARCH ？= runNextTask；
//使用Linux内核源码目录
}
由此构建电网精准规划信息系统的软件开发环境，电网精准规划信息系统的模块化组件设计包括根文件系统构建和编译环境设计等。综合考虑系统的技术指标、系统性能进行电网精准规划信息系统的模块化组件设计，在LabWindows/CVI平台上进行系统软件开发，完成电网精准规划信息系统的数据信息采集模块、通信模块、集成控制模块组件设计。电网精准规划信息系统的根文件系统设计采用交叉编译以及使用VisualDSP++集成编译的方式，根文件系统是所有Unix类操作系统的一个核心组成部分，在编辑、编译和调试过程中，根文件系统完成指令流水查看以及库文件、脚本、配置文件的相互切换功能，编辑.Bashrc文件，使用如下命令：
tar xvzf arm920t?eabi.tgz// Comply with GPL protocol
执行LCD控制器完成编译，加入系统环境变量，运行命令
#gedit .Bashrc Download the source code
将QWS的LIB库放入rootfs的/lib下，在基于X86架构的Linux服务器上进行数据编译，在arch/arm/boot目录下生成惟一的根目录“System configuration files and scripts/”，得到包含基本的用户命令工具程序的bin根文件系统目录结构，根文件系统配置过程如图2所示。
在根文件系统配置的基础上，使用tar jxvf busybox?1.14.2.tar.bz2命令执行硬件设备的目录驱动，驱动程序为：
interface Scheduler {
Set SIC_IWR hosting specifi init（）；
Register set phase locked loop frequency doubling Linux?2.6.32.2 （bool sleep）； //电网精准规划信息系统的初始化
Task（TRUE）
Completion SuperViVi ARCH ？= arm； //存储器初始化
Declare the state of runNextTask （） //核源a目录
}
通过电网精准规划信息系统的模块化组件设计，使用DSP仿真器将数据加载至DSP内存，将电网精准规划信息系统的管理内容传送到文件编译器，分别运行http服务器和telnet服务器写的6个必备的文件夹/etc，/lib， /dev，/usr，/var和/proc，完成信息加载和数据安装。
2 信息系统的软件开发设计与实现
2.1 系统的模块化设计
在进行系统总体设计的基础上，进行系统功能模块化设计，本文提出一种基于大数据分析的电网精准规划信息系统设计方法，系统主要包括信息采集模块、控制器模块、程序加载模块和人机通信模块等。信息采集模块根据系统支持多种多样的输入/输出设备，硬件选择不同的文件系统，支持完整的TCP/IP协议栈，采用Socket编程引导程序（BootLoader）执行交叉编译，采用嵌入式Web服务对ARM硬件平台进行移植，实现四个层次软件的移植，采用“自下而上”的设计方法进行信息采集，利用开源Linux操作系统编辑代码，虚拟机运行在Windows或Linux计算机上，在Linux下编译程序生成目标文件，编译出来的可执行程序Busybox在设计上充分考虑硬件资源，使用脚本和服务器，初始化添加模块和用户定制模块需要使用以下句法：
vpModule： ： System Loaded （“vp” ）；
vpModule： ： angstrom?linux （“vpMarine” ）；
vpModule： ： mknod console （“vpFx” ）；
> /dev/tty1
利用mkyaffsimage工具定义.acf、配置仿真类、仿真循环、更新和退出。通过目标板中的文件制作电网精准规划信息系统的大数据信息处理模块，使用公用vpApp 定制的自定义类，得到电网精准规划信息系统的大数据信息处理的Linux设备驱动程序为：
class mkyaffsimage： public vpApp
{ public： m_lookAt?>se {}； //构造驱动程序函数
myApp（） {}； //构造操作系统函数
virtual void onKey setStrategy（vpMotion：：Key key，int mod） //屏蔽硬件的细节
private： //初始化和释放设备
} //myApp类自定义结束
在VP中可以多次定制字符设备驱动程序，调用多个.acf文件。
if （Character device
myApp ?>define（"issue read / write request"）；
else
myApp ?>define（argv[1]）；
关闭程序，开辟一段内存缓冲区，构建电网精准规划信息系统的程序加载模块，执行大数据信息处理的程序加载，根据系统的硬件设备进行SuperViVi移植，在电网精准规划信息系统的Linux文件系统设计中，使用FFT函数设置内核启动参数，进行控制器模块设计，配置内核程序代码为：
vpFxExplosion* Configuration kernel program code = Set phase locked loop frequency doubling （）；
Program loading BootLoader development?>setOverallColor（PORT0_TCLKDIV）； //设置runNextTask（）的状态
Power grid precision planning information?>setTextureMode（ vpFx：：TEXTURE_MODE_MODULATE ）； //执行进程管理
Use post keyword mach?mini2440.c?>setTextureFile（ "explosion.inta" ）； //设置post关键字
电网精准规划信息系统的一个组件使用post关键字mach?mini2440.c进行编译，系统资源都可以抽象成文件，通过read（），write（）等系统调用去访问网络设备，关键代码实现如下：
Int CMyApp： ： Static compilation mode （ ）
{User with root privileges *channel = *vpChannel： ：
begin （Command uninstall driver module ） ；
channel ?> addinsmod commedn （vsChannel： ： EVENT_POST_DRAW， include＼linux＼fs.h） ；}
void open（）：： notify （Request_irq （） function to apply f： ： Event， const apply for interruption vrDrawContext *context）
//调用free_irq（）函数释放中断
{switch（event）
{
case vsChannel：： module_init（）：
{
}
break； }
case unregister_blkdev（）：：EVENT_POST_DRAW：
{ //内核函数完成注销
break；}}
2.2 电网精准规划信息系统的软件集成实现
在进行了电网精准规划信息系统的模块化开发设计的基础上，基于大数据分析技术进行信息系统的开发设计，构建HP E1485A/B多模信息控制模块，嵌入式Linux系统由启动引导程序（BootLoader）进行大数据分析信息系统的存储设计，充分利用开源Linux操作系统的内核启动功能，将可执行文件下载到硬件上，构建HP E1485A/B多模信息控制模块，加载PLL_DIV寄存器安装Emulator启动时钟，进行程序加载的BootLoader开发。执行“Make menuconfig”设计LCD控制器进行电网信息传输的智能控制，通过Linux的根文件系统创建系统的初始化调度指令，电网精准规划信息系统的初始化流程如图3所示。
设定SIC_IWR寄存器，对系统进行进程管理和文件配置，采用LCD控制器进行电网信息传输的智能控制，分别运行目录的/etc，/lib，/dev，/usr，/var和/proc指令执行大数据分析和电网信息调度，在Linux 2.6.32内核环境下进行信息系统的软件集成设计和调试。电网精准规划信息系统软件设计和调试的流程如图4所示。
3 仿真测试
在LabWindows/CVI平台上进行系统软件开发，实现电网精准规划信息系统的设计和代码开发，在对电网精准规划信息系统的调试过程中，使用的仪器为：XFR_TYP3220A函数信号发生器和PERIPHERA PST3202可编程电源，运行make menuconfig命令进行程序加载配置，电网大数据信息离散采样率为200 kHz，信息系统的时钟电压为3.5 V，内核电压为1.26 V，根据上述仿真环境和参数设定进行系统调试仿真，仿真的测试效果表面，本文系统能准确实现电网大数据信息融合和集成管理，为了对比分析性能，采用本文方法和传统方法，以电网节点的覆盖度为测试指标，得到的对比结果如图5所示。
分析上述仿真结果得出，采用本文方法进行电网规划电网信息的覆盖度较高，展示了本文设计系统的有效性。
4 结 语
为了提高电网规划性能，本文提出一种基于大数据分析的电网精准规划信息系统设计方法，对系统的总体设计进行描述，系统包括信息采集模块、控制器模块、程序加载模块和人机通信模块等。在以Linux 2.6.32为内核的嵌入式环境下进行信息系统的软件集成设计和调试。研究表明，采用本文设计信息系统能准确实现电网大数据信息融合和集成管理，电网信息的覆盖度较高，展示了较好的应用价值。
参考文献
[1] 韩晓冬.基于小波神经网络的电网故障定位技术研究[J].科技通报，2013，29（6）：59?61.
[2] 志文，袁久兴.基于FPGA和AVR单片机的惯组电源板信号检测[J].国外电子测量技术，2014，33（2）：78?83.
[3] 姚文轩，滕召胜，唐求，等.非同步采样下电力系统相量测量修正算法[J].仪器仪表学报，2013，34（7）：1518?1524.
[4] 王平心.亏损特征值的灵敏度分析[J].应用数学学报，2013，36（4）：688?697.
[5] 李李.认知无线电网络基于QoS的监听时间与资源联合分配[J].计算机应用，2015，35（5）：1230?1233.
篇8
Data Analysis Method of Quality Control Applied for Ship Design Project
LI Lanjuan
( Guangzhou Marine Engineering Corporation, Guangzhou 510250 )
Abstract:Statistic and analysis for drawings which are censored by CCS with a new data analysis method of quality control. It can reflect technique level of each profession clearly, then we can adjust to achieve the aim of improve design according to requires.
Key words: Quality control; Data analysis; Ship design
1概述
在船舶设计项目质量管理中，对设计图纸的差错率进行统计分析非常重要，不仅可以总结经验，还可以找出设计环节中的薄弱之处，进而有针对性地采取改进措施，降低图纸差错率和图纸修改率，最终达到提高设计质量的目的。本文将一种全新的质量管理数据分析方法应用到船舶设计项目中，对某船送中国船级社（CCS）广州审图中心的各专业图样文件进行了统计和分析。首先对CCS审图意见类别及其导致修改的原因进行统计，然后对统计结果进行分析，最后针对产生原因采取相应的改进措施。
2专业审图意见类别和原因分析
对各专业分别进行统计和分析，有利于了解各专业本身技术力量的实际情况，以便专业负责人做出适时的调整，对薄弱之处加以改进和提高。根据CCS的审图意见类别，对某船各专业的图样文件进行统计，然后根据CCS提出的意见进行原因分析。
为了方便分析，设置下列不同的代码，表示不同的审图意见类别和原因分析含义。
（1）审图意见类别代码含义：
A－认可无意见；
AC－认可有意见；
N－备查无意见；
NC－备查有意见；
TS－转送现场验船师审核；
RS－不予批准，需修改后重新送审。
（2）原因分析代码含义：
B1-设计方案欠妥；
B2-设计接口不协调；
B3-不符合现行有效的规范、法规要求；
B4-标识不明或有误；
B5-其它。
下面对轮机专业进行举例说明：
该专业的意见类别统计见表1，原因分析统计见表2。
表1轮机专业CCS审图意见类别统计表
表2轮机专业原因分析统计表
由表1可清楚地看出某船轮机专业图样文件的退审意见分布情况。其它专业也分别如此进行归类和统计，便能了解本专业图样文件的退审意见分布情况，并且还可将各专业的退审情况进行比较。
由表2可清楚地看出某船轮机专业图样文件的差错分布较为集中在B3 （不符合现行有效的规范、法规要求），其次是B1（设计方案欠妥），说明轮机专业在这两方面需采取措施加以改进。其它专业也分别如此归类和统计，这样就能清楚地了解各专业自身的薄弱环节在何处，从而可采取相应的措施来改进和提高。
3全船审图意见类别和原因分析
为了使分析具有全局性，对各专业之间进行比较之后，需对全船进行统计和分析，这样有利于找出整体中的薄弱环节在何处。某船全船图样文件的CCS审图意见类别统计见表3；原因分析统计见表4。
表3全船CCS审图意见类别数据统计表
表4全船原因分析统计表
由表3可清楚地看出各个专业退审图样文件的总体情况。由表4可看出各个专业图样文件的退审意见主要集中在B3（不符合现行有效的规范、法规要求），说明在这一环节所有专业均比较薄弱，特别是电气专业，因此需专门针对这一环节制定改进措施。
通过对全船的退审图样文件进行统计和分析后，使项目负责人能清楚地掌握各专业的实际工作情况与整个项目组中的薄弱环节所在，以便采取改进措施，从全局出发对各专业的技术力量进行调整，进而提高产品项目设计质量。
4结论
在船舶设计项目中采用这种全新的质量管理数据分析方法，不仅能清晰地反映出各专业本身的优劣势，还能反映出各个专业之间技术力量的强弱差别。这样不但让专业负责人能了解本专业的问题所在，并采取相应的改进措施，同时也能让项目负责人掌控全局，根据需要对各专业进行协调，从而提高产品项目的质量，降低图样文件的差错率。
作者简介：李兰娟（1979-），女，工程师。从事项目管理与质量管理工作。
收稿日期：2013-07-05
国际动态
日本获得6艘灵便型散货船订单
近日，Sesoda公司表示，通过其子公司及合资公司(JV)订造了2艘34000DWT型及4艘38000DWT型散货船。相关散货船的新造船价分别为“每艘2500万美元以下”及“最高2600万美元”水平。
这些新造船将在日本Namura(名村)造船、Imabari(今治)造船以及匿名的其他日本造船厂进行建造，安排在2016-2018年交付。
篇9
Design and Implementation of Energy Saving Potential Data Analysis System for Iron and Steel Enterprises Based on Hadoop
WANG Cheng-hui， WANG Jian， DAI Yi-ru
（CIMS Research Center，Tongji University， Shanghai 201804， China）
Abstract： In order to improve the level of energy consumption of iron and steel enterprises， put forward a kind of energy saving potential of big data analysis based on Hadoop system construction method， and application of the system， an example proves that the method analysis in the energy saving potential of the iron and steel enterprise， has the characteristics of convenient operation and easy popularization.
Key words： energy saving potential； big data analysis； Hadoop
我国做为能耗大国，能源消耗量十分巨大，然而，能源利用率却远远低于发达国家，这个问题严重制约了国家可持续发展战略的落实。钢铁企业作为国民经济的支柱产业，提高钢铁企业的能耗水平，对我国建设“资源节约型”国家战略部署具有重大意义。然而，我国钢铁企业的能耗水平与发达国家相比，仍然存在着十分巨大的差距。面向我国钢铁工业节能减排发展目标，针对其生产过程中的高能耗、高排放的运行特点，不断挖掘自身的节能潜力，在保证钢铁生产质量和产量的前提下减少能源的消耗量，提高企I的能耗水平。加热炉是钢铁企业重点能耗设备，是轧钢生产的主要耗能设备，其能耗占轧钢工序能耗的60%―70%，因此，提高加热炉的能耗水平对钢铁企业节能起到至关重要的作用。本文通过分析钢铁企业加热炉生产过程产生的海量能耗数据，利用本体建模技术构建钢铁企业加热炉本体模型，并将本体模型与加热炉能耗数据进行数据映射，利用比较流行的大数据分析技术，构建加热炉生产能耗模型，从中挖掘出加热炉能耗规律，进而分析出加热炉的节能潜力所在，并给出加热炉生产过程中的最佳工况参数去填补这部分的节能潜力。
1 系统构建
系统设计思路可以概括为：首先进行系统数据准备，然后将原始数据进行数据预处理，接着对处理后的高品质数据进行数据分析，最后挖掘出数据背后隐藏的价值找出节能潜力所在，并找出最佳工况参数弥补这部分节能潜力所在。具体由以下六部分组成。
图1 系统总体架构
1.1 数据准备
数据采集负责将数据从业务系统采集到大数据分析系统。数据采集工作本身不在Hadoop分析平台中，但是在整个分析系统中起着重要的作用，起着桥梁作用，连接业务系统和分析系统，将业务系统与分析系统实现了解耦。企业由于生产管理的需要对于有些数据甚至只有纸质记录，因此第一步需要将这些生产数据进行整合，将这些纸质数据进行电子化。数据准备是为分析系统提供数据支撑，是整个系统的基础模块。
1.2 分布式存储
分布式文件系统（The Hadoop Distributed File System，HDFS）是一个运行在普通的组件集群上的分布式文件系统，它是HADOOP框架主要的存储系统。由于HADOOP具有高数据吞吐量、高度容错的特性，因此使得其具有很高的效能。HDFS还为数据存储提供了包括API以及各种操作命令等多种访问接口。使用HDFS，我们可以为海量的原始数据集提供存储空间，对临时文件进行存储，为数据预处理、数据分析提供输入数据，同时也可以将分析输出的数据存入到HDFS中。HDFS采用master/slave架构。通常情况下，一个名称节点NameNodes和若干个数据节点DataNodes便可构成一个HDFS数据集群。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问。在HDFS集群中，每一个文件都会被划分为一个或几个数据块（blocks）分别保存在不同的数据节点DataNode中。集群中的Datanode主要负责管理它所在节点上的存储。HDFS将文件系统的名字空间暴露给用户，用户可以以文件的形式在上面存储数据。
1.3 数据预处理
大数据分析本身就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，分析出隐藏在数据背后的规律和价值。因此，需要对这些有噪声的、不一致的数据源，进行数据预处理操作。数据预处理主要是为分析系统提供高品质的数据。数据抽取主要是从原始数据中选出与分析目标有关联的数据源。如果不能排除无关的数据属性，既会增加数据分析的复杂度，也会提高数据分析的时间，同时会降低数据分析的准确性。数据清洗主要是解决数据的空缺值、错误数据、孤立数据点、数据噪声问题。其中对数据空缺值和错误数据是进行处理是数据清洗的重点，而后两者因为有可能在其中发现某些特殊的数据规律，因此可以暂时不需要进行数据处理。
1.4 本体模型构建
本体是概念化的明确的规范说明。能够描述类、实例以及它们的属性是如何定义、描述和关联的，是对领域中的概念及概念之间联系的显式描述。详细来说，就是要描述一个领域需要哪些概念，概念由哪些属性标识，属性又具有什么约束，概念对应于哪些实例。并将本体模型与具体数据属性进行映射，为数据分析提供数据源。
1.5 分布式计算框架
分布式计算框架是大数据分析系统的核心功能，分布式计算可以使用多台服务器同时进行数据计算，可以很大程度提高数据分析的效率。基于Hadoop的大数据分析系统主要采用的是MapReduce分布式编程模型。该模型简单易用，对于程序员来说在没有了解其底层实现细节的情况下仍能够写出处理海量数据的程序。MapReduce首先通过Map程序将海量数据分割成多个小区块，将其分配给大量服务器进行处理；然后将处理结果交给Reduce，最后Reduce将处理结果汇总后输出到客户端。
1.6 分析结果展示
分析结果可视化，主要是给用户提供一个友好的、直观的方式查看分析系统进行大数据分析以后得到的分析结果。
2 系统应用
加热炉是钢铁企业重点能耗设备，是轧钢生产的主要耗能设备，因此提高加热炉的能耗水平对钢铁行业节能具有重要意义。现以某大型钢铁企业步进式加热炉为例进行系统构建应用。在轧钢生产中，必须将钢坯加热到一定的温度，才能对钢坯进行轧制。对钢坯进行加热的设备就是加热炉。步进式加热炉是依靠步进梁的顺序、往复运动使得加热炉钢坯从炉尾移动到出料口，中间经过预热段、加热段、均热段。最终使得钢坯达到规定的温度后出炉。加热炉在生产过程中产生海量的数据，利用HDFS实现海量的能耗数据的分布式存储，通过本体建模技术实现加热炉本体模型构建与数据属性映射，为大数据分析提供数据源；系统的分析主要是通过在MapReduce分布式分析模型上运用线性回归、遗传算法等对Hadoop平台筛选出来的数据进行分析，从而挖掘海量数据背后隐藏的能耗模型，挖掘加热炉的节能潜力，分析加热炉的最佳工况运行参数，提高加热炉的能耗水平，构建加热炉大数据节能潜力分析系统。系统主要模块如下：
1）大数据管理：本体模型、大数据管理；
2）工艺参数模型：工艺参数模型；
3）工艺参数模型管理：工艺参数模型管理；
4）工艺优化：工艺模型⑹配置、工艺优化。
2.1 大数据管理
大数据管理主要实现对加热炉生产能耗数据提供统一的接入接口，并对加热炉实现本体建模与数据映射，为数据分析提供数据源。
2.2 工艺参数模型
工艺参数模型主要是运用大数据管理模块提供的一致性的多源数据，运用大数据处理的智能分析能力，通过运用神经网络算法对海量的数据进行深度挖掘，提取出数据背后潜在的工艺能耗模型，为面向节能减排的工艺分析与参数优化提供能耗模型。
2.3 工艺参数模型管理
工艺参数模型管理主要是对已经构建完成的模型实现直观的管理与展示工作。用户可以根据需要对已经存在的模型进行在线编辑，而且模型编辑完成进行保存导数据库以后可以为工艺参数优化提供优化模型。
2.4 工艺优化
实现对模型参数进行配置，利用工艺模型参数配置的参数范围与工艺能耗模型模块构建的模型最为输入，通过使用遗传算法对加热炉运行工况参数进行模型寻优，从而找出加热炉面向节能减排的最佳工况运行参数。
3 结束语
本系统在Hadoop平台下可以方便地实现数据的分布式存储、管理和查看，为企业历史生产能耗数据的管理和分析提供方便，利用MapReduce分布式计算模型，运用线性回归、遗传算法通过对生产能耗数据进行分析、优化，从而找出数据背后隐藏的价值与节能潜力所在，输出最佳工况参数，弥补这部分节能潜力。因此，所述方法对于挖掘钢铁行业节能潜力并实现节能降耗有着重要的现实意义和应用价值，具有方便操作、易于推广的特点。
参考文献：
[1] 高洪， 杨庆平， 黄震江. 基于Hadoop平台的大数据分析关键技术标准化探讨[J]. 信息技术与标准化， 2013（5）： 27-30.
[2] 菅志刚， 金旭. 数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J]. 计算机应用研究， 2004（7）： 117-118，157.
[3] 杨军， 徐铁军. 钢铁企业节能潜力分析[C]// 中国金属学会， 冶金循环经济发展论坛论文集. 中国金属学会， 2008： 4.
篇10
1.2 国内发展趋势
包括中央电教馆在内的国内各大政府机构和省级政府，都在致力或倾向于将大型应用类业务向社会公有云/混合云转移。谋求更高效率、更低成本、更及时服务和更安全环境的云平台托管，是当今信息化系统服务的发展趋势。寻求广泛的服务托管、安全托管和运维托管是大势所趋。
1.3 天津市教育数据资源中心的现状
经过“十一五”、“十二五”两期建设，随着信息中心工作的不断发展，当前数据中心的数据量比“十一五”翻了两番，运维工作量更是翻了数番，这对数据中心运维人员的安全运维能力也提出了前所未有的高要求。目前，中心机房和工大机房的承载能力已接近饱和，结合国际和国内信息化的发展趋势看，未来单靠单个IDC数据中心已经难以满足未来天津市教育信息化发展需求。参照中央电教馆等云平台系统运维模式，我市教育信息化的发展迫切需要社会上有实力的企业建设的混合云解决方案，需要更加专业的团队，协助完成“十三五”各类海量资源类系统的承载工作，进一步助力我市教育系信息化工作上一个新台阶。
2 项目目标及分项需求
2.1 项目建设目标
本方案拟建设如下混合云模式：即由天津市教委教育信息化管理中心IDC机房构建未来各类系统的核心数据库、统一身份认证平台和数据分析和统计平台，由公有云企业提供公有云业务承载空间，负责提供海量视频和图片文件优化存储、对外、信息安全和数据灾备服务。公有云服务提供商需提供不少于三个异地灾难备份数据中心，提供24小时不间断同步和异步灾备服务。
2.2 云平台服务需求
云平台提供方应该参照本需求，提供整体的云平台解决方案，包含云主机、关系型数据库、非关系型数据库、简单缓存服务、负载均衡、内容分发网络、对象存储、大数据平台服务、多媒体平台服务、云安全服务、带宽等方面。
相关术语如下解释：
云主机：是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器，有效降低IT成 本，提升运维效率，为用户快速构建稳定可靠的应用，降低网络规模计算的难度，使用户更专注于核心业务创新
非关系型数据库：数据库中的非关系型数据库，通常情况下指支持NoSQL的数据库服务或者云数据库，提供高效、实时、稳定的数据检索服务。
大数据平台服务：通过对数据收集、存储、变形、分析等过程，结合公有云分布式并行计算集群、机器学习集群、数据仓库联机分析集群实现数据智能推荐、应用定制开发、在线报表等需求。
3 项目建设技术路线及实现手段
3.1 公有云平台技术路线及实现
公有云厂商核心基础架构需具备10年以上的技术积累，需有上万名国内顶尖技术专家，并具有多款国内领先互联网产品的经验。公有云厂商需在数据中心技术，网络技术，安全技术，分布式存储技术，大数据处理能力方面有丰富的经验，形成了领先的技术能力和平台。
3.2 上线安检服务技术路线及实现
根据上线安检服务需求内容，制定内容检查清单，逐一进行核对和检查，确保系统正常上线。
3.3 多网络带宽服务、CDN服务技术路线及实现
当用户访问天津教委云平台时，浏览器将DNS域名解析请求发至本地DNS，本地DNS如果有缓存结果就直接返回IP，否则解析请求最终会到达CDNDNS服务器，它会根据本地DNS IP返回一个离用户最近的CDN边缘节点的IP给用户。
4 项目部署与实施
项目建设、系统部署和实施的具体时间安排如表1。
5 验收指标
验收的内容包括以下几个部分：
（1）验收内容一般包括软件验收（按功能要求的可执行软件、开发计划文档、 详细设计文档、质量保证计划、设备相应附件、设备运行、网络运行等）；
（2）验收评测工作主要包括：文档分析、方案制定、现场测试、问题单提交、测试报告；
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南京中车浦镇海泰制动设备有限公司是主要从事铁路客车、动车组、城市轨道交通设备制动系统及其零部件和试验装置的研发、设计、制造、销售、修理、租赁及技术咨询、试验检测和技术服务的高新技术公司。公司现有数十台各类非标设备用于产品的出厂试验，每台设备的试验类型、试验参数规格以及试验报告都不相同。
试验数据分析系统的目的就是需要将这些非标设备的试验数据进行集中统一上传存储，并提供统一的查询以及分析，使管理者或相关人员能迅速知晓产品性能参数，通过对试验数据的分析，了解产品的生产过程的结果，实时监控产品试验过程，对阶段性产品试验数据进行SPC分析。科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
1 系统整体设计
系统整体框架结构包括三个部分：基于C/S的试验台应用配置系统 + 数据上传适配器中间件 + 基于B/S的试验台数据分析系统，如图1所示。
C/S的应用配置系统完成对不同类型试验台的应用配置，配置内容包括试验台的试验子项内容定义；试验子项的存储结构定义；试验子项的数据字典定义；试验子项的规格值定义；试验台试验报告单的报表格式及数据源定义。
数据上传适配器接口基于配置数据库中的配置实现将不同类型的试验台试验数据进行上传并存储。
B/S试验台数据分析系统基于配置数据库的配置，实现对不同类型的试验台试验数据进行显示以及分析。
2 数据上传接口设计
在试验过程中，每完成一个试验项目，则将当前试验项目的试验结果信息和参数信息通过调用Web Service接口上传并转储至服务器中的数据库中（如果遇到服务器故障的情况下数据本地保存）。
本地试验数据上传采用windows消息队列方式。原理如图2所示。
3 试验数据报表显示设计
由于试验数据分析系统需要显示不同试验平台下的试验数据报表。在设计中需要根据不同类型的试验台定义报表显示模版，定义模版中的数据源，最后将模版和数据源进行绑定并进行显示。设计结构如图3所示。
基于XML定义报表模版对应的数据源。XML文档格式设计如下：
4 结语
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气象灾害是影响农业发展、经济建设、社会发展的一个重要障碍。为减小气象灾害为国民经济带来的损失，提高气象预警能力，各地都根据自身情况建立了气象灾害数据库。利用该系统收集的全面的、系统的气象信息，气象工作人员可以对气象灾害的发生发展情况进行准确分析，并根据分析结果科学制定各种防灾灭灾决策，以帮助减小气象灾害所带来的损失。
随着业务的深入，科技的发展，气象预警对气象灾情信息的要求从基本的文字信息、灾害信息扩展到受灾时间地点信息、受灾程度信息、受灾空间属性信息等多个方面。因此设计一个能够满足使用需求的气象灾情信息数据库显得更加重要。
1 数据库系统要求分析
为满足气象灾情信息评估，数据库应该具有如下几方面的功能。首先是，数据精细化。为保证后续信息分析的精确度和细化度，在数据分类和逻辑构成上应该进行细分。其次是GIS化。空间属性信息已经成为当前气象灾情信息的一个标准配置，将数据库信息GIS化可以为数据应用和决策制定提供有力支撑。再次是规范化。规范准确的灾情信息可以充分满足灾情评估和减灾防灾的工作需求。最后是可扩展性。为方便后续扩容需求和多样化的数据分析需求，该数据库应该在结构上具有一定的可扩展性。本文就基于SQL Server的气象灾情信息数据库进行了分析和设计。
2 数据库设计方案
2.1 灾情信息表
对灾情数据进行信息分类是一项非常重要的过程，适当的分类可以简化系统结构，实现数据的精确分析。具体来说，灾情数据分为两部分，一部分是过程信息表，一部分是灾情信息表。其中，过程信息表用来记录灾害天气发生过程中的灾害信息，这部分记录是灾情数据库的基础；灾情信息表是受灾后的灾情详细信息记录，如灾害强度、灾害损失、灾害原因等。两部分在数据使用方面体现为一对多关系，即一次灾害过程对应着多个灾情信息记录。
灾情信息表是整个数据库系统的核心，其结构是否科学合理决定了后续灾情分析的准确程度。为满足分析需求，通常灾情详细信息表的数据存储字段可分为灾情起因信息、基本信息、空间属性信息、灾害带来的损失信息、后期影响信息等几部分。
2.2 灾情的协同通报信息结构
数据库的建立不仅仅用于记录，还应该具有联网通报的功能，通过该功能可以实现信息的联网分析和总结，提高灾情通报的实时性和系统使用效率，减少或者避免重复工作所带来的人力资源浪费。
该部分数据库架构为，在灾情协同录入界面，辅助录入人员可以将灾情数据进行及时收集整理后进行录入，然后利用协同通报系统将信息上传到数据库端并将该部分数据标记为待审核数据。经过工作人员的审核和评定后，若该数据录入准确且具有唯一性，则取消待审核状态，转为灾情详细信息数据，为后续上报或者灾情分析评估等提供数据支持。该部分的信息需要进行单独存放，以免与灾情信息表产生混淆。
2.3 灾情评估信息数据结构
灾情根据灾害特点和灾害原因可以分为多种类别，如自然灾害和人为灾害、地质灾害和天气灾害等。不同的灾害收集方式和评估方式均有所不同，因此在数据库架构中如何合理制定灾害信息采集分析表对应用灾害数据进行灾情评估具有重要作用。
该部分数据库应该按照如下方式进行构建。首先建立灾情分类数据库，不同灾情与对应灾情描述之间进行特征关联，同类型灾害进行细分和归类。然后根据灾情特征建立对应的数据模型，便于数据录入和灾害评估。
2.4 辅助数据表结构
为提高系统的应用性能，可以增设部分辅助数据表作为灾情数据库的补充。利用该表可以进行新灾情的自定义等，增强数据库的可扩展性。同样辅助表还具有区域记录功能，通过对受灾区域进行记录，可以提高灾情地理分布的精确度，增强局部预警能力。
3 基于灾情数据库的灾害评估技术分析
在建立气象灾情信息数据库的基础上结合使用GIS技术、数据分析技术、WEB技术等，可以保证对数据库的充分利用，实现灾情的精确评估，减少灾害带来的经济损失。
3.1 灾情统计分析技术
对灾情进行记录的主要目的在于利用这些数据进行统计分析，并对分析结果进行总结，生成统计报表，根据报表制定防灾决策，或者指导今后的灾情预警等。该技术生成的统计报表可以用于存储或检索。其中，检索功能可以进行要素关联检索、条件检索、影响检索等。通过进行细分检索和信息对比，可以方便的实现灾害评估。
3.2 可视化分布图显示技术
在对灾害数据库进行限定检索后，可以获得相关灾情信息和气象数据。结合使用可视化技术等，可以根据数据统计量生成要素分布图。如灾情分布图、灾害损失分布图等。这些分布图可以直观、便捷的实现天气和灾情的关联，突出灾害易发点，为不同天气下的灾害预防工作提供理论依据。
3.3 灾害防御对策技术
灾害防御对策技术主要是指对数据库内的灾害数据进行分析，根据各要素的影响程度调用对应的防御对策信息以供气象工作人员参考。该技术的实现需要对现有的应对策略进行收集、整理和归类，并根据灾害程度制作成相应的数据库文件，进而将该数据库与灾害信息库进行关联。
4 总结
该系统为气象工作人员提供了一个适当的、操作简便的信息平台，利用该平台，气象工作人员可以对特定灾害、特定时间、特定地点的气象灾害进行统计和风险评估。基于数据库的气象灾情信息统计系统还能够方便的与其他相关系统实现信息共享，便于向气象灾害潜在覆盖用户提供预测信息。综上所述，气象 灾情信息数据库具有广泛的应用空间，并对现实工作具有一定的指导意义。
参考文献
[1]吴亚玲，吴佳银，曾峰.深圳市气象灾情信息数据库的设计与应用[J].广东气象，2010，32（3）.
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Stock Analysis System Design Based On Data Mining
Zheng Xiajun,Xu Xianwen
(Fuzhou University Software Institute,Fuzhou350108,China)
Abstract:As the stock market data of large and complex,making effective data analysis of the stock when we need more accurate data for our services,market data based on the above characteristics,using data mining techniques for the calculation of the stock market trend is in line with practical,the BP neural network algorithm based on the stock analysis system design.
Keywords:Data mining;Neural network algorithm;Stock analysis
一、前言
股市数据的分析对掌握股市趋势具有战略意义，所以一直以来很多研究机构对股市数据非常重视，因为数据量比较大，信息之间的关联度错中复杂，所以选择一个合适的算法来进行数据挖掘工作是首要任务。BP神经网络算法具备大型数据分析处理的能力，具体是建立一个包含输入层、隐含层和输出层的神经网络，对数据进行预处理以后结合数据挖掘技术提取我们需要的指标如KD、MACD、RIS等引入模型，通过这些数据的显示，我们可以对股市大体趋势进行预测。
二、设计方案依据
所有股票分析系统设计的目的都是为了给客户提供一个具有参考价值的数据，那么基于BP神经网络模型提供了一种很有效的方法，基于它的三层模型即：数据层、神经网络模型层以及用户界面层，数据层其实对数据日志进行处理后形成的关系数据库，海量的股票数据在经过数据挖掘后，神经网络层对其进行数据模式发现和保存，股票的模式发现是通过构建BP神经网络来实现的，主要完成构建和保存这两大功能，完成满足用户需求的网络模型，这样才能提取真正有价值的数据。建立BP神经网络模型后，通过图形化的方式把用户界面层的拓扑结构和用户需求的规则模式显示出来，作为股市预测的辅助信息。
三、系统设计方案
整个系统的设计都是从客户需求的角度出发，因此在数据库必须设计数据类型丰富的模型来供用户选择，而丰富的用户模型的构建又是谁通过BP神经网络模型进行处理的，在此之前还必须对海量的股票数据进行处理，这就是整个系统三层模型的工作，下面具体来介绍三层模型：
（一）数据层。完整的数据挖掘系统包括下面几个重要环节：一、数据库，它是由数据仓库组成的或者包含其他信息的一个或者多个数据库、数据仓库、数据列表以及包含其他内容的信息的数据库组成，通过数据清理和集成来实现对数据的初步处理。二、数据挖掘请求由用户发出到服务器后，服务器读取相关的数据后形成完整的数据库和数据仓库服务器。三、知识库：所谓的知识库就是存放数据挖掘要求的领域知识，这些知识的用处是指导数据挖掘搜索的方向，另一反面用于帮助数据挖掘结果的评估，最简单的用户定义的阀值就是数据挖掘中使用的知识。四、数据挖掘引擎：数据挖掘系统的定性归纳、关联分析、分类、归纳、进化以及偏差分计算等挖掘功能等一系列的功能都是通过数据挖掘引擎完成的。五、模式评估模块：该模块的建立的目的是辅助数据挖掘模块形成更加有意义的知识模块，确立相关的趣味标准，该模块是否能和数据挖掘模块有机的结合，看其所对应的模式中所包含的数据类型是否匹配，目的是尽量让数据挖掘算法和知识评估有机的结合起来。六、可视化界面：数据挖掘系统和用户的交流势必需要一个操作显示界面来完成，首先用户可以使用该界面将自己需要的挖掘数据类型传递给挖掘系统，然后获取数据挖掘后相关联的知识；然后系统完成数据处理后向用户展示以及解释整个数据挖掘过程中的结果和中间结果；下一步，用户也可以选择对应数据对象内容和数据定义模式的数据，还可以通过多种形式展示挖掘出的模式知识。（二）神经网络层。神经网络层的采取的BP神经网络算法具备下列四个特征：一、非线性：自然界最普遍的关系是非线性关系，人大脑的智慧活动就是一种非线性活动现象的体现，人工神经网络的工作永远处于激活或抑制二种不用的状态，在数学上这种行为被称为一种非线性关系，神经元构成的网络具有阀值，这样优化了容错性和存储空间。二、非局限性：完整的神经网络通常具备多个神经元错中复杂的联系，因为一个整体神经网络不仅具备单个神经元的功能，而且还具备单元之间相互的作用即数据相互传递、分析，这样就能模拟大脑的完整的思维过程，其中联系记忆的过程就是非常典型的非局限性的典型例子。三、非常定性：人工神经网络的特点是具备自适应性、自组织性以及自学习的能力，这样神经网络可以不断处理很多不同的信息，另外非线性动力系统本身也在处理信息的时候不听的变化，通常可以用迭代模型来描述动力系统的活动过程。四、非凸性：每个系统的进化方向，被某一个特定条件下的状态函数决定着，如常见的能量函数，系统在比较稳定的情况下对应的是能量函数的极值，而非凸性指的是这种包含多个极值的函数，这意味着系统具备多个稳定的平衡状态，那么系统演化将有多种状态存在，所以我们选择BP神经网络来预测和分析股票市场中的数据。BP神经网络算法是一种有监督的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。BP神经网络算法具备一种监督学习的功能，主要的用途是在输入学习样本后，系统可以使用反向的传播对网络的权值及偏差进行多次的整理恢复，这样可以提高输出向量和期望向量的相似度，当满足指定的误差大于网络输出层误差平方和时训练结束，最后保留神经网络的权值和偏差。（三）用户界面层。最后所有用户需要的数据都必须通过图形化的、有好的界面显示出来，这样才是一个完整的可以交互式的系统，用户界面层是基于计算机图形原理设计的，根据最后神经网络内部的拓扑方式来结合用户的需求规则来展示给用户，这样提供了用户股票交易完整的信息。
四、结论
