本文關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù) 發(fā)電調(diào)度 用戶特征預(yù)測 輸入系統(tǒng) 軌跡識別　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的分析、優(yōu)化及運(yùn)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。手機(jī)、平板電腦、PC機(jī)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、車聯(lián)網(wǎng)以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據(jù)來源。基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用如雨后春筍般出現(xiàn),例如個(gè)性化商品推薦、足球勝負(fù)預(yù)測、電力大數(shù)據(jù)相關(guān)應(yīng)用等。怎樣分析出數(shù)據(jù)中的價(jià)值,怎樣優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)以提高現(xiàn)有應(yīng)用的體驗(yàn)是近年大數(shù)據(jù)研究的發(fā)展趨勢。然而面對不同類型的數(shù)據(jù)和日漸復(fù)雜的應(yīng)用場景,數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化工作會(huì)面臨很多不同的挑戰(zhàn)。例如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和存儲(chǔ)等常規(guī)問題；某些數(shù)據(jù)分析方法計(jì)算復(fù)雜度大、求解困難等問題；相同的處理方法在不同應(yīng)用場景、不同分布的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上得到的結(jié)果有時(shí)也很不相同。針對以上數(shù)據(jù)分析時(shí)所面臨的問題,本文對三類應(yīng)用數(shù)據(jù)做了智能分析與優(yōu)化研究,具體做了以下幾點(diǎn)研究工作：1.構(gòu)建面向電力數(shù)據(jù)的發(fā)電優(yōu)化調(diào)度算法傳統(tǒng)的發(fā)電調(diào)度對于機(jī)組新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反饋較慢,不具備靈活性。決策由人的經(jīng)驗(yàn)完成,沒有充分利用歷史數(shù)據(jù),缺乏客觀科學(xué)性。2014年初,安徽省已完成對發(fā)電機(jī)組污染物排放數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集工作,基于這些數(shù)據(jù)完善一個(gè)優(yōu)化的、輕量級的發(fā)電調(diào)度方案勢在必行。本工作對發(fā)電機(jī)組歷史數(shù)據(jù)中的發(fā)電功率與污染物排放量進(jìn)行回歸分析,擬合出每臺機(jī)組發(fā)電功率與排放數(shù)據(jù)回歸模型,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)優(yōu)化調(diào)度算法使所有發(fā)電機(jī)組總污染物排放量降低。2.建立面向電商數(shù)據(jù)的用戶特征預(yù)測模型在個(gè)性化搜索和推薦系統(tǒng)等應(yīng)用中,完整的入口學(xué)信息特征是應(yīng)用具有良好性能的前提條件。但是這些理想的數(shù)據(jù)集很少出現(xiàn)在實(shí)際的應(yīng)用場景中,主要特征的缺失(如年齡、性別等)使這些應(yīng)用無法正常工作。在本工作中設(shè)計(jì)了一個(gè)預(yù)測模型來解決時(shí)間依賴的人口學(xué)特征預(yù)測的問題。該方案的關(guān)鍵點(diǎn)在于利用時(shí)間回溯方法來將用戶歷史行為的內(nèi)在時(shí)間關(guān)聯(lián)考慮在內(nèi),然后搜集數(shù)據(jù)來訓(xùn)練分類器,使用戶的歷史行為與其人口學(xué)特征對應(yīng)。3.提出一種面向空間磁感數(shù)據(jù)的字符識別方法設(shè)計(jì)了一個(gè)細(xì)粒度的字母輸入系統(tǒng)Magemitet,該系統(tǒng)利用設(shè)備周圍空間作為有限輸入?yún)^(qū)域的擴(kuò)展,用戶以使用一個(gè)永磁鐵在設(shè)備周圍書寫的方式來與該設(shè)備通話。Magemite的關(guān)鍵點(diǎn)在于集成在智能設(shè)備中的磁性傳感器能夠感知設(shè)備周圍的磁場強(qiáng)度變化。不同于以往的磁感解決方案只能識別粗粒度的手勢,Magemite能夠識別用戶細(xì)粒度的輸入,例如英文字母。然而用戶不同的書寫模式會(huì)影響識別的精度。為了應(yīng)對這個(gè)挑戰(zhàn),首先對輸入的軌跡做了預(yù)處理,并提取了不同的特征來獨(dú)特地刻畫用戶的輸入,然后使用這些特征向量來訓(xùn)練字母識別模型。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在發(fā)電優(yōu)化調(diào)度工作中擬合的發(fā)電功率與排放數(shù)據(jù)回歸模型達(dá)到了97.02%的平均準(zhǔn)確度,在10臺機(jī)組上的實(shí)驗(yàn)表明本文的優(yōu)化調(diào)度算法能使機(jī)組總污染物排放量降低4%,達(dá)到節(jié)能減排的目的；通過預(yù)測用戶幼兒年齡的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證用戶特征預(yù)測模型的效果,在一大型電子商務(wù)平臺的真實(shí)數(shù)據(jù)集下,我們的算法在各個(gè)年齡段上的表現(xiàn)更加均衡,并且在預(yù)測幼兒年齡時(shí)能達(dá)到78.2%的準(zhǔn)確率；Magemite能識別用戶細(xì)粒度的軌跡輸入,在不同情景下的實(shí)驗(yàn)顯示,Magemite能達(dá)到高于85%的平均識別準(zhǔn)確率。
[Abstract]:This paper analyzes and optimizes three kinds of application data , such as data collection , data collection and storage , etc . The key points of this project are to use time - tracing method to consider the intrinsic time of the user ' s historical behavior , then gather data to train the classifier , so that the historical behavior of the user is correspondent to the demographic characteristics . The results show that the optimal scheduling algorithm can reduce the total pollutant discharge of the unit by 4 % and achieve the goal of energy saving and emission reduction . The results show that the optimal scheduling algorithm can reduce the total pollutant discharge of the unit by 4 % and reach the accuracy rate of 78.2 % when the child ' s age is predicted .

【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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