简介：摘要：基于低硅烧结优化实验，得出各配矿方案下烧结矿性能指标，这个过程看似简单，但是在实际工厂操作中，矿物种类十分丰富且复杂，通过人工计算只能靠现场工程师的经验对所有原料配比进行设置，具有较大的随机性，因此在满足质量的各项指标前提下，得到最优的配矿方案十分困难。而在当下解决这个问题的主流方法中以灰狼算法最为常见，能够很好的解决非线性规划问题。现已被广泛应用在决策优化技术、计算机视觉技术、自适应控制技术等多个领域，并且具有较高的使用率。鉴于低硅烧结配矿涉及多目标优化较为复杂，传统的线性规划算法对此具有较大的局限性。故在优化配矿方面，通过大量的数据样本训练GWO和XGBoost两种算法，对低硅烧结矿性能指标和烧结过程参数进行预测与优化。

简介：摘要：随着大数据技术的飞速发展，企业的营销策略逐渐从传统的经验判断转向数据驱动的精准营销。大数据为企业提供了全面、详细的消费者行为数据，帮助企业实现个性化营销、优化渠道选择和提升市场反应速度。在本文中，重点探讨了大数据在消费者行为分析、市场趋势预测、以及渠道优化中的应用，并深入分析了基于大数据进行市场细分、优化客户体验及提高投资回报率（ROI）的方法。通过有效利用大数据，企业能够大幅提高营销策略的科学性和效果，进而增强市场竞争力。

简介：全球引领的新兴产业大数据、以云计算、人工智能等数字技术为核心推动力,数据已成为新兴产业发展的新型生产资料。大数据已经成为了新的科学研究范式--即使没有模型和假设,也可以基于数据分析来发现新知识、新规律,推动科技发展。材料科学、互联网、智能制造、人工智能、智能识别等均是基于数据实现的技术创新,目前新兴产业的代表领域智能经济、平台经济、共享经济等,其实质是数字经济。

简介：摘要：数据驱动在桥梁养护设计中具有巨大的潜力和价值。随着数字化技术的发展，我们能够通过传感器、无人机和卫星遥感等技术手段，对桥梁进行全面、实时的监测，获取海量的数据。这些数据不仅包括桥梁的结构信息、使用状况，还涵盖了环境因素、交通流量等多元数据，为养护设计提供了丰富的素材。

简介：摘要：本文研究了基于数据驱动的水库调度规程优化方法。通过分析大数据和先进技术在水资源管理中的应用，提出了一种新的水库调度规程优化框架。该框架结合了实时数据监测、大数据分析和机器学习技术，旨在提高水库调度的效率和精度，减少能源消耗和环境影响。本文以实际案例验证了该方法的有效性，并探讨了其在未来水资源管理中的应用前景。

简介：摘 要：通过建立以输配网能量最少为目标，建立以传输和分配能量最少为目标的智能控制模型，并研究以此为基础的多变量协同控制策略。利用机器学习方法，构建机组阀门调节模型、短期热负荷模型以及供热系统的水量调节模型，并对模型进行深入的研究与分析，获得优化的模型参数组合。通过试验比较了优化前、后的操作参数，得出了同样的供热条件下，系统的平均循环流量及泵功率显著下降，水泵节水率高达38%，是一种很好地节约能源的方法。

简介：摘要

简介：摘要：随着数据科学和建筑技术的不断发展，基于数据驱动的建筑设计与优化研究正成为建筑领域的热门研究方向。通过利用大数据分析和机器学习算法，研究人员能够从建筑使用数据中提取有价值的信息，从而改善建筑设计和运营的效果。本文旨在综述基于数据驱动的建筑设计与优化研究的最新进展，讨论其在提高建筑性能、节能减排、优化空间布局等方面的应用，并探讨未来研究的方向和挑战。

简介：摘要针对电解槽运行工况复杂，仅靠槽控机进行控制难以更大程度提高电解槽运行效益的现状，本文通过挖掘电解铝监控系统中的信息,赋予电解槽槽况、工况新的物理含义.根据槽况、工况对槽控机的控制参数NB来设定电压,从而进行优化控制.在贵铝160kA电解槽上进行了实验.实验结果表明,该方法不仅可以降低电解铝的能耗,而且可以改善电解槽的槽况。

简介：摘 要：当今随着社会条件变化和互联网技术发展的不断进步,5G网络发展也开始逐渐成为了我国制造业技术研发的焦点与关键,由于5G网络本身就是移动通信系统,而在经过了对其传输方式的升级和改造之后的5G网络,能够实现达到最短的通信延迟时间,大大提升了移动通信质量以及实现快速化的新型通信网络运营方式。本章探讨了如何利用大数据分析的关键业务驱动手段,充分利用大数据分析技术手段与工具来提高网络服务的综合实现效率,进而进行具体应用。

简介：摘要：随着科技的高速发展,互联网已经随处可见,但是在5G 网络中,还是有着可以继续优化的空间,在进行过优化后,会让其得到更加良好的发展。具体的互联网服务在开展整合优化与改造的目前经验中,主要方法是通过集成大数据的关键业务驱动手段,充分利用大数据分析技术手段与平台资源来优化网络服务的总体实现效果,并以此创造网络应用的优秀移动通信体验。

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简介：摘要：基于数据驱动的精馏塔操作优化方法。首先介绍了精馏塔的基本原理和传统优化方法，然后重点关注了数据驱动方法的应用。数据采集与预处理、数据驱动建模方法以及案例研究与应用等方面被详细探讨。本文总结了数据驱动方法在精馏塔操作优化中的优势与挑战，并对未来发展进行了展望。

简介：摘要：随着全球能源结构的转型，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发利用日益受到重视。风电场的运维管理面临着诸多挑战，如设备故障的不可预测性、维护成本的高昂以及对环境条件的依赖性强等。大数据技术的兴起为解决这些问题提供了新的思路。通过收集和分析风电机组运行中的海量数据，可以实现对设备状态的实时监控、故障预测和维护决策的优化。这种基于大数据的风电运维优化不仅能够提高设备的可靠性和效率，还能有效降低运维成本，为风电行业的可持续发展提供技术支撑。

简介：摘要：基于大数据分析技术，针对传统汽车维修过程中存在的诊断效率低、维修成本高等问题展开研究。通过构建汽车故障大数据平台，整合历史维修数据、零部件寿命数据及车载传感器数据，运用机器学习算法建立预测性维修模型。研究表明，大数据驱动的智能诊断系统可将故障诊断准确率提升至92.3%，维修时效提高35%，维修成本降低28.6%。同时，基于预测性维修策略可有效降低车辆故障率，延长零部件使用寿命，为汽车维修技术的智能化升级提供新思路。

简介：摘要：随着大数据技术的迅猛发展，信息系统的优化与应用已成为企业提升竞争力和运营效率的关键。本文探讨了大数据如何驱动信息系统优化，并分析了其在不同领域的应用，旨在为企业和研究者提供参考。

简介：摘要：本文深入探讨了基于数据驱动的化工工艺优化方法，并从叉车司机的角度出发，探讨了数据驱动技术对工艺优化的影响。通过合理选择传感器、数据清洗和特征提取等步骤，优化了数据质量。机器学习的应用使得叉车司机能够通过建立预测模型、实时监测和优化运输过程，提高运输效率和安全性。通过案例分析，展示了数据驱动工艺优化在物流领域的实际应用效果。然而，仍需解决数据隐私、人机协同等挑战。总体而言，数据驱动的优化方法为叉车司机提供了更智能、高效的工作体验，为化工行业的发展带来了新的可能性。

简介：摘要：本文针对电厂集控运行过程中存在的效率低下、能耗高、设备故障率高等问题，提出了一种基于数据驱动的电厂集控运行优化策略。首先，对电厂集控运行数据进行了全面收集和整理，包括发电量、负荷、设备运行状态等关键数据。其次，运用数据挖掘和机器学习技术，对收集到的数据进行深度分析，挖掘出影响电厂集控运行的关键因素。在此基础上，结合电厂实际运行情况，构建了电厂集控运行优化模型。最后，通过仿真实验验证了所提策略的有效性，结果表明，该策略能够有效提高电厂集控运行效率，降低能耗，减少设备故障率，为电厂的稳定运行提供有力保障。

简介：摘要：探讨了大数据在土建工程投标策略优化中的应用，提出了基于大数据的投标策略优化对策。分析了当前土建工程投标策略存在的问题，如信息获取不及时、决策过程主观性强以及策略调整缺乏灵活性等。针对这些问题，提出了构建全面的数据收集与分析系统、构建基于大数据的决策支持模型以及实现投标策略的实时动态调整等优化对策。这些对策的实施，将有助于提高投标决策的科学性和准确性，提升投标策略的有效性和竞争力。强调了在土建工程投标过程中应用大数据技术的重要性和必要性，为相关企业和研究机构提供了一定的参考和借鉴。

简介：摘要：本文主要探讨了数据驱动的机械制造流程优化与效率提升。随着信息技术和大数据技术的不断发展，数据对于机械制造业的优化与效率提升起到了至关重要的作用。本文将重点讨论数据驱动的机械制造流程优化的方法和实践，探讨数据在提高制造效率和质量上的应用，希望通过分析现有研究成果和发展趋势，为未来的研究和实践提供一定的指导。