新疆生产建设兵团地区气候资源变化及其对农业生产效率的影响

气候资源是农业生产的基本要素之一,当前全球气候变暖对农业造成一定的影响。对1990～2016年新疆生产建设兵团所在地区农业气候资源、农业生产要素、农业生产效率以及气候对农业生产效率的影响进行了研究。首先梳理了当地气温、降水和日照的变化特征和趋势;然后利用主成分分析当地农业生产的影响因素,基于投入产出理论利用数据包络模型分析当地农业生产效率,进一步构建农业生产效率和气象因素的多元线性回归模型。研究结果表明:多年来当地气温升高,降水增加,日照时长减少,南疆气温升高趋势比北疆明显,降水增量低于北疆;年平均气温变化以中长周期为主,降水从频繁的短周期转变为中长周期,波动幅度加剧;研究期内,气温和降水变化没有明显的突变点;自然资源、科技、现代农业生产条件和资金投入对当地农业生产影响较大;当地农业生产效率稳步提高,在当前气象变化条件下,气温和降水都对农业生产效率产生正效应,气温对农业生产效率的促进作用远高于降水。保障当地农业生产的长期稳定,要积极应对气候变化,充分利用气象资源变化带来的有利方面,预防极端天气带来的危害,提高农业生产的适应性和自我缓解能力。     

基于Spark和梯度提升树模型的短期负荷预测

利用Spark平台对电力用户侧的大数据进行分析,提出基于梯度提升树的并行负荷预测方法.首先对历史负荷和天气数据集进行并行化分割处理,并采用特征提取与转换方法获取到预测模型所需的特征向量;然后合理设定Spark集群节点数以及调节Hadoop分布式文件系统(HDFS)分块大小;最后将参数调优后的梯度提升树模型部署到Spark分布式平台上进行训练与预测,并将该模型预测结果与其他预测模型进行精度比较.研究结果表明:通过合理划分HDFS中存储块的大小能有效提高集群对于大数据处理的效率,分布式梯度提升树算法在快速性与准确性上均有比较大的优势,能够满足电力负荷预测的要求.     

一种面向金融应用的海量分布式关系数据库

提出了一种面向金融应用的海量分布式数据库架构CBase,该架构融合了关系数据库和非关系型数据库的优点,既支持关系查询和跨行跨表的事务处理,又支持数据的分布式存储和节点的快速扩展.系统改进了现有分布式数据库单点故障的问题,具有较高的吞吐率和快速的响应时间,已经在银行业务中得到实际应用.实践证明:该数据库可满足金融业务对于大数据存储和查询的性能需求.     

基于用户相似性传递的协同过滤推荐方法

随着Web服务量日益剧增,如何推荐给用户符合其期望的服务尤为重要.协同过滤是服务推荐系统中应用较广泛的算法,但协同过滤往往存在数据稀疏问题.针对该问题,文中提出了一种基于用户相似性传递的协同过滤推荐算法,通过改进的皮尔逊相关系数计算出用户间的相似性,利用用户相似性构建相似性网络,并根据用户等级、最短路径和六度分隔理论进行用户间的相似性传递,以此增加目标用户的相似用户的数量,缓解了数据稀疏问题,然后根据传递填充过的用户相似网络进行服务的评分预测.最后以美团网的真实数据进行了实验,实验结果表明文中提出方法一定程度上可以提高推荐结果的准确性.     

基于大数据的贵阳市交通拥堵问题治理研究

伴随经济发展和城镇化建设而出现的交通拥堵,已经成为制约城市发展的重要问题。尽管多年来城市管理者和交通问题研究者,从不同的角度提出了若干治理对策,但多数对策主要是以"限行"为主,这不仅没有彻底解决问题,反而带来了新的社会矛盾。随着大数据技术的发展,加上城市交通卡口建设的增多,利用大数据技术来解决交通拥堵已成为可能。通过清洗和梳理贵阳市多个交通卡口的实时通行数据后,借助R语言构建路况识别模型和拥堵预测模型。结果用于分析道路交通状态和预测道路可能的拥堵情况,为有效的组织车辆通行、引导车辆分流提供科学的支撑。     

基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法

针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.     

采样频率与数据长度对中心动脉波形重建的影响

传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%).     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.