关键词： 云计算   物联网   海量信息   运维系统  

摘要： 为实现物联网海量信息的全方面、深入地采集、存储以及分类，设计基于云计算技术物联网海量信息运维智能优化系统。利用信息采集层采集点采集终端层设备信息，将信息传送至接入层，接入层通过连接技术将信息输入至传输承载层，传输承载层将信息输入到云计算基础层后，使用M-Cloud储存模式存储海量信息，这些信息汇总到平台层中的分布式Bigtable信息库、运维规则库等库中，同时使用ORACLE锁加密库中信息，应用层利用加密信息，采用优化KNN算法分类信息，将分类结果发送到现场移动运维层，由运维人员进行移动运维以及现场运维。实验结果表明，该系统可有效提升数据储存速度，具有较强的海量信息加锁性能与海量信息分类性能。

关键词： 大数据分析   非侵入式   电网负荷   特性分析  

摘要： 为了解决现有负荷特性分析方法存在的负荷值预测误差较大的问题，提出基于大数据分析的非入侵式电网负荷特性分析方法。通过选取代表负荷特性的指标，分析负荷增长模型，明确负荷增长规律，对负荷特性指标数据进行残差修正并对电网的典型负荷特性利用大数据分析方法进行分析，得到负荷特性曲线，完成对负荷特性的分析。实验结果表明，利用所提方法得到的负荷特性分析结果对未来负荷进行预测，预测准确率较高。因此，说明证明设计的分析方法具有可行性，能够对电网负荷特性进行精准的分析。

关键词： 大数据挖掘   异常用电用户   识别模型   用户用电量   深度循环网络   时序特征  

摘要： 为有效管理电网用电用户，保障电力系统运行安全，提出基于电力大数据挖掘的异常用电用户识别模型研究。采用大数据挖掘方法获取用户用电量、用电类型两种用电行为大数据，经归一化处理后，将处理后的用电行为大数据，输入至由长短期记忆网络和双向门控循环单元组建的深度循环神经网络中，挖掘用户用电行为的时序特征，通过逻辑回归模型分类用户用电行为的时序特征，实现异常用电用户识别。经实验验证:该模型能够有效分类识别正常与异常用电用户，通过用电量与日平均负荷判断用户是否存在异常用电。

关键词： 大数据   城乡规划   智慧城市  

摘要： 文章针对大数据技术在城乡规划中的应用及其对智慧城市发展的影响展开探究.首先,阐述大数据时代与智慧城市的基本概念,并分析大数据在城乡规划中的关键作用;其次,通过案例研究,展示大数据驱动的智慧城市建设实例,分析其在提升城市管理效率和居民生活质量方面的贡献;最后,探讨大数据在智慧城市发展中面临的挑战和问题,如数据隐私、安全问题.基于此,提出一系列策略和建议,希望能为相关从业者提供参考.

关键词： 大数据技术   工程造价   数据处理  

摘要： 文章简要阐述大数据技术的内涵和作用体现,仔细分析传统工程造价领域的问题,着重研究新时期大数据技术在工程造价中的应用,结合实际案例论述大数据在造价管理中的应用效果,并展望大数据技术在工程造价中的前景,以供参考.

关键词： 改进飞蛾扑火算法   大数据整合   时间序列   分时分段   数据挖掘   关联度  

摘要： 采用传统飞蛾扑火算法进行大数据整合处理时，存在局部最优和收敛问题，使得数据整合结果冗余度较高。因此，提出了一种基于改进飞蛾扑火算法的大数据分时分段整合模型。将待整合大数据转换为时间序列，采用极值分段特征表示方法划分时间序列，得到分时分段数据子集。针对每个时段的大数据进行挖掘，获取数据特征，并结合D-S证据理论，计算不同数据间关联度。应用改进飞蛾扑火算法构建大数据分时分段整合模型，以最小数据关联系数为目标，得出最优大数据整合方案。实验结果表明：所提模型应用后，分时分段整合数据的冗余度保持在1%以下，达到了理想整合效果。

摘要： 2024年10月27日,第二届大数据与国家传播战略研讨会在武汉召开.研讨会由教育部大数据与国家传播战略实验室、华中科技大学国家传播战略研究院、新闻与信息传播学院共同承办.