简介:摘要知识可视化是一个新的教学手段,是指通过图形图像等手段,来构建、传达和表示复杂知识。小学生正处在知识启蒙阶段,对于知识的接受能力相对较弱,如果将其引入小学低段的语文教学中,会对教学质量和教学效果的提高具有重要的促进作用。
简介:摘要随着我国电力的不断发展,电力规模迅速扩大,需要被记录的信息也随之越来越多,其中最为重要的信息就是状态信息和故障信息以及相关的工作人员在操作过程中所产生的一些有效数据。大量的信息,在使用时需要通过快速高效的方法来找寻我们多需要的信息,这是目前电力系统需要拥有的相关功能。利用简单方便的操作就可以准确,快速的找到发生故障的地方,并对故障进行解读,最后针对故障来制定相关的解决措施。在现价段电力中所使用的可视化技术主要是利用计算图形的方式,此种方式能够通过独有的数据显示方法,并且还可以把数据转换为图像或者是视频的模式,基于此种情况下,让数据在表达方法上有了创新,提高电力的快速发展。
简介:摘要金融市场行业板块复杂多变的轮动现象,最终都表现为行业股价的周期现象,而我们通过从交易大数据中挖掘大概率的关联规则能够更加准确的辨析股市的轮动变化,帮助我们在未来的股市预测和决策中提供重要依据。本文运动多种数学模型和优化算法对命题进行剖析解决.问题中的市场板块划分问题是挖掘板块联动问题的重要前提,而不同角度的板块划分对不同的市场变化、行业轮换有较为适合的对应分析方法。长期稳定板块划分,我们通过使用Origin分析方法抓取符合条件的研究数据,然后根据各产业的增长率划分市场板块。板块内部分化度分析,我们抓取特高增长和高增长模块,对各部分进行Origin仿真,验证了增长率越高,市场分化程度越高,市场走势越紊乱,增长率越低,市场分化程度越低,市场走势越平稳的分化度变化规律。不同时间尺度的板块分析,我们应用机器学习--无监督学习之K-means聚类方法,演示出了板块在时间上的分合与演化。
简介:摘要金融市场行业板块复杂多变的轮动现象,最终都表现为行业股价的周期现象,而我们通过从交易大数据中挖掘大概率的关联规则能够更加准确的辨析股市的轮动变化,帮助我们在未来的股市预测和决策中提供重要依据。本文运动多种数学模型和优化算法对命题进行剖析解决.问题中的市场板块划分问题是挖掘板块联动问题的重要前提,而不同角度的板块划分对不同的市场变化、行业轮换有较为适合的对应分析方法。长期稳定板块划分,我们通过使用Origin分析方法抓取符合条件的研究数据,然后根据各产业的增长率划分市场板块。板块内部分化度分析,我们抓取特高增长和高增长模块,对各部分进行Origin仿真,验证了增长率越高,市场分化程度越高,市场走势越紊乱,增长率越低,市场分化程度越低,市场走势越平稳的分化度变化规律。不同时间尺度的板块分析,我们应用机器学习--无监督学习之K-means聚类方法,演示出了板块在时间上的分合与演化。
简介:摘要智能变电站是连接电力用户和电力系统之间的关键环节,承担着输送电能的重任,并且智能变电站具有良好的稳定性、交互性以及低碳环保性,得到积极的推广。针对不同设备的运行情况,积极采取有效措施,加强智能变电站设备运行维护,提高智能变电站的安全性和稳定性。随着智能电网建设的不断推进,国家电网信息化水平快速提高,电力行业的数据量海量增长,标志着电网已步入大数据时代。传统的数据分析技术与运维方法已经不再适合电网的发展,而大数据技术的不断成熟正在引发着电力行业技术的变革,为国家电网企业创造更多运维价值。本文通过引入数据可视化的理论,结合变电运维的实际,对运维数据可视化提出一些建议,为解决变电运维效率的问题提供一定的帮助。