电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案

电力企业通过多年信息化建设,已经建成了完善的业务支撑系统,同时也积累了大量数据.目前电力企业面临的一个新课题是如何有效利用现有的数据,为高层管理决策提供服务.本文介绍了通过数据仓库技术实现电力经营管理分析与辅助决策系统的解决方案.

基于商业智能的数据分析系统的设计与实现

为了解决大量数据的存储和利用,本文设计并开发了一套基于商业智能的数据分析系统,该系统可为企业或个人用户完成数据的分析工作.本系统包括数据管理,权限管理,数据抽取和数据分析4个管理模块.将Oracle作为数据分析的数据库,采用My SQL为权限管理和数据管理的数据库,以Oracle ODI作为数据抽取工具,以Oracle BIEE作为数据分析工具.以气象数据为例,实现了数据管理,权限管理,数据抽取,数据分析及数据展示等必需的功能,其运行结果表明,该系统具有操作简单,界面友好,运行比较稳定的特点,适用于决策人员对数据的分析.

融合深度学习的工业大数据智能分析与预测系统开发

工业4.0时代,工业设备的全面联网生成海量多维度大数据,这些数据蕴含设备运行状态,生产质量关联及能耗优化等关键信息.传统分析方法因模型泛化能力弱,特征提取粗糙,难以满足工业场景对分析精度与预测时效性的需求.本文开发融合深度学习的工业大数据智能分析与预测系统,构建"数据预处理-特征工程-深度学习建模-可视化决策"的全流程架构.采用基于改进PCA的特征降维方法优化数据输入,结合LSTM与CNN融合模型实现设备故障预测,通过GRU模型完成生产能耗与质量指标预测,并设计多模块协同的系统功能架构.实验与应用验证表明,系统在某汽车零部件生产线数据集中,设备故障预测准确率达94.2%,能耗预测误差控制在3.1%以内,较传统机器学习方法性能提升显著,为工业生产的智能化决策与精益化管理提供有力支撑.

智能建筑系统集成的数据采集、融合、决策分析与实施

通过对黑龙江省政协大楼的智能化系统集成软件ezIBS2.0的设计和实施,着重从数据流角度分析了如何在实施过程中把握集成软件数据采集、融合与决策.