基于數(shù)據(jù)挖掘的信息化設(shè)施維護(hù)定額問題研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-12-19 19:31
交通問題是涉及社稷民生的大問題,必須保障交通順利暢通。然而,要維持省級(jí)和所屬局級(jí)部門網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用系統(tǒng)高速、安全、穩(wěn)定地運(yùn)行,系統(tǒng)的維護(hù)管理工作是非常關(guān)鍵的。已投入使用的軟硬件設(shè)施種類數(shù)目眾多,每年花費(fèi)的各類維護(hù)開銷龐大,因此必須合理制定信息化設(shè)施維護(hù)定額。本文從解決實(shí)際問題出發(fā),研究了基于凝聚層次聚類的設(shè)備保外系數(shù)年限劃分和保外系數(shù)的確定方法。具體使用依據(jù)樣本間的距離采用重心聚類法對(duì)設(shè)備進(jìn)行科學(xué)分組,在此基礎(chǔ)上確定設(shè)備的基本維修費(fèi)用和保外系數(shù),完善定額計(jì)算公式。探討了基于判別分析的設(shè)備維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)的判定方法。通過對(duì)已發(fā)生維修的設(shè)備訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,找出判別模型,再使用判別分析工具對(duì)檢測(cè)樣本進(jìn)行判別檢測(cè),從而預(yù)測(cè)出設(shè)備的維修風(fēng)險(xiǎn)。以求提前對(duì)高維修風(fēng)險(xiǎn)的設(shè)備加強(qiáng)監(jiān)管,制定應(yīng)急預(yù)案。分析了基于最短路徑的信息化設(shè)施更新策略,將設(shè)備更新規(guī)劃轉(zhuǎn)化為最短路徑問題,通過Floyd算法求解最短路徑從而找出設(shè)備更新的最優(yōu)策略,可以降低總成本。建立科學(xué)規(guī)范的信息化設(shè)施編碼體系,建立健全信息化設(shè)施運(yùn)行維護(hù)定額標(biāo)準(zhǔn)體系,規(guī)范管理。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的信息化設(shè)施維護(hù)定額管理系統(tǒng),科學(xué)方便地對(duì)維護(hù)定額、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行...
【文章來源】:沈陽理工大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:104 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)挖掘過程
初始狀態(tài)Fig2.2Theinitialstate
v到j(luò)的路徑Fig2.3Thepathfromvtoj
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]最短路徑問題Floyd算法的改進(jìn)[J]. 賀軍忠. 蘭州文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[2]基于Dijkstra算法優(yōu)化的城市交通路徑分析[J]. 吳紅波,王英杰,楊肖肖. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]預(yù)算定額標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)及運(yùn)用[J]. 陳艷莉. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2019(12)
[4]數(shù)據(jù)挖掘算法綜述[J]. 楊秀港. 科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊. 2019(05)
[5]基于主成分分析和判別分析法對(duì)不同品種及規(guī)格鹿茸的差異性研究[J]. 劉威,龔偉,張嵩,李可強(qiáng),張振秋,李峰. 藥物分析雜志. 2018(12)
[6]數(shù)據(jù)挖掘三大經(jīng)典算法在交通領(lǐng)域的應(yīng)用綜述[J]. 楊小平. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2018(11)
[7]探析關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生信息管理中的應(yīng)用[J]. 張佳. 電腦編程技巧與維護(hù). 2018(08)
[8]綜合評(píng)價(jià)中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法比較研究[J]. 劉競(jìng)妍,張可,王桂華. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2018(06)
[9]Dijkstra算法在應(yīng)急救援中的應(yīng)用[J]. 王云峰,孫毅. 電子制作. 2018(01)
[10]IT硬件設(shè)備運(yùn)行維護(hù)定額測(cè)算方法研究[J]. 朱琳,常笑,高春霞. 中國(guó)鐵路. 2016(03)
博士論文
[1]高維數(shù)據(jù)下的判別分析及模型選擇方法[D]. 張艷麗.山東大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于因子分析和聚類分析的山東省各地區(qū)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)研究[D]. 郭楊.山東大學(xué) 2019
[2]基于Floyd算法的礦井避險(xiǎn)路線決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 種丹.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于多種層次聚類的算法研究[D]. 閆瑋.西安電子科技大學(xué) 2019
[4]基于關(guān)聯(lián)分析和判別分析的食品網(wǎng)購(gòu)訂單的研究[D]. 萬昭穩(wěn).華中師范大學(xué) 2019
[5]基于層次聚類算法的商業(yè)數(shù)據(jù)分析[D]. 占斌.沈陽師范大學(xué) 2019
[6]基于正交線性判別分析的高光譜空譜聯(lián)合分類方法[D]. 郭月.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2018
[7]基于數(shù)據(jù)挖掘的智慧校園迎新管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 閆亞東.西安科技大學(xué) 2018
[8]基于凝聚層次聚類的城市道路交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)研究[D]. 張昳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[9]黑龍江省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D]. 李詩朦.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 2018
[10]非獨(dú)立同分布下k-means聚類算法的研究[D]. 謝青青.齊魯工業(yè)大學(xué) 2018
本文編號(hào):3544940
【文章來源】:沈陽理工大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:104 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)挖掘過程
初始狀態(tài)Fig2.2Theinitialstate
v到j(luò)的路徑Fig2.3Thepathfromvtoj
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]最短路徑問題Floyd算法的改進(jìn)[J]. 賀軍忠. 蘭州文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(05)
[2]基于Dijkstra算法優(yōu)化的城市交通路徑分析[J]. 吳紅波,王英杰,楊肖肖. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]預(yù)算定額標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)及運(yùn)用[J]. 陳艷莉. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2019(12)
[4]數(shù)據(jù)挖掘算法綜述[J]. 楊秀港. 科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊. 2019(05)
[5]基于主成分分析和判別分析法對(duì)不同品種及規(guī)格鹿茸的差異性研究[J]. 劉威,龔偉,張嵩,李可強(qiáng),張振秋,李峰. 藥物分析雜志. 2018(12)
[6]數(shù)據(jù)挖掘三大經(jīng)典算法在交通領(lǐng)域的應(yīng)用綜述[J]. 楊小平. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2018(11)
[7]探析關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生信息管理中的應(yīng)用[J]. 張佳. 電腦編程技巧與維護(hù). 2018(08)
[8]綜合評(píng)價(jià)中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法比較研究[J]. 劉競(jìng)妍,張可,王桂華. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2018(06)
[9]Dijkstra算法在應(yīng)急救援中的應(yīng)用[J]. 王云峰,孫毅. 電子制作. 2018(01)
[10]IT硬件設(shè)備運(yùn)行維護(hù)定額測(cè)算方法研究[J]. 朱琳,常笑,高春霞. 中國(guó)鐵路. 2016(03)
博士論文
[1]高維數(shù)據(jù)下的判別分析及模型選擇方法[D]. 張艷麗.山東大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于因子分析和聚類分析的山東省各地區(qū)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)研究[D]. 郭楊.山東大學(xué) 2019
[2]基于Floyd算法的礦井避險(xiǎn)路線決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 種丹.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于多種層次聚類的算法研究[D]. 閆瑋.西安電子科技大學(xué) 2019
[4]基于關(guān)聯(lián)分析和判別分析的食品網(wǎng)購(gòu)訂單的研究[D]. 萬昭穩(wěn).華中師范大學(xué) 2019
[5]基于層次聚類算法的商業(yè)數(shù)據(jù)分析[D]. 占斌.沈陽師范大學(xué) 2019
[6]基于正交線性判別分析的高光譜空譜聯(lián)合分類方法[D]. 郭月.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2018
[7]基于數(shù)據(jù)挖掘的智慧校園迎新管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 閆亞東.西安科技大學(xué) 2018
[8]基于凝聚層次聚類的城市道路交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)研究[D]. 張昳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[9]黑龍江省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D]. 李詩朦.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 2018
[10]非獨(dú)立同分布下k-means聚類算法的研究[D]. 謝青青.齊魯工業(yè)大學(xué) 2018
本文編號(hào):3544940
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/3544940.html
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