出行公司车辆数据运营管理

以出行公司大数据产品及技术为核心，在出行公司的车辆运营及管理等方面充分发挥大数据的优势，实现出行公司车辆运营管理数据化、数字化、自动化、智能化。从出行公司数据来源、数据传输、数据存储、数据处理和数据应用几个层面，对出行公司在车辆安全管理的大数据应用情况进行介绍，分析大数据在出行公司车辆管理方面的应用价值和意义，并对大数据在未来出行行业的发展和应用进行展望。     

大数据在公路基础设施全寿命周期管理中的应用探讨

大数据技术已经渗入到交通行业各个领域,本文从交通基础设施全寿命周期管理的角度出发。介绍了交通基础设施全寿命周期管理的主要内容,在分析大数据技术在交通现有应用状态的基础上,结合大数据技术的特点,阐述大数据在交通领域的应用优势,并针对现有交通基础设施全寿命周期管理过程中存在的问题,探讨为促进大数据在交通中的应用需要进一步解决与发展的需求。     

提升机车验收科学化水平 保障铁路运输发展

文章基于机车验收工作的基本内容和目的,在分析现阶段机车验收工作现状之后,提出了为了确保铁路运输发展而提升机车验收科学化水平的有效措施。     

基于滑动窗口动态输入LSTM网络的铁路运输系统碳排放量预测方法

铁路运输的低碳发展对交通系统实现“双碳”战略目标有着重要意义。针对当前铁路运输碳排放预测研究较少、预测精度不高的问题,考虑碳排放时间序列数据中历史信息和当前信息间的相关性,引入滑动窗口,结合长短期记忆（LSTM）网络,构建铁路运输碳排放量预测模型。采用灰色关联分析法计算铁路运输碳排放量各影响因素的关联度值,筛选铁路运输碳排放量的关键影响因素,使用高关联性数据作为预测模型的输入变量,提高预测精度;应用LSTM网络为基础预测模型,通过引入滑动窗口改进神经网络的数据输入;考虑未来减排政策变化对铁路运输碳排放量的影响,融合基于动态政策的情景分析,构建铁路碳排放预测模型,并利用多项式误差拟合方法进行误差修正,提高预测结果准确性。以1980—2019年铁路运输碳排放相关数据为例,从现有文献中总结出17个铁路碳排放影响因素,利用灰色关联分析法从中筛选出6个关键因素,通过滑动窗口对筛选出的数据进行子序列分割,测试不同长度窗口下的预测精度,选择最优窗口参数,建立改进LSTM模型进行预测,并将预测结果与原LSTM、BPNN和RNN模型进行对比,结果表明：改进LSTM模型将相对误差平均值降低至0.392%,...     

大数据时代背景下企业财务管理的创新研究

随着社会经济的发展,人们的生活质量不断提升,与数据之间的联系非常紧密,社会已经进入了大数据时代。为了顺应时代发展,企业在财务管理方面需要加大大数据技术的应用,尽可能地优化企业财务管理的模式,创新财务管理的方法,从而促进企业未来的可持续发展。基于此,文章简要分析了大数据技术在企业财务管理方面的作用及面临的挑战,同时提出了创新企业财务管理的措施。     

上海城市交通大数据研究与实践

近年来,随着各大城市交通信息化建设的不断推进,综合交通数据汇聚已初具规模。交通规划决策、组织管理和公众出行服务,对大数据技术的应用需求日益迫切,城市交通大数据研究成为智能交通领域发展的必然。在这个大背景下,我们自2012年分"两步走",较为系统地研究了城市交通大数据,并形成了一系列创新性成果。介绍了上海交通信息化建设的三个阶段,剖析了大数据带给上海城市交通发展的机遇,以及上海交通大数据战略布局和研究思路。依托上海市科委科技攻关项目,对这五年来在交通大数据基础理论、平台架构、应用服务、模式创新、实践落地等方面的成果进行总结,并对城市交通管理决策和社会公众服务等对大数据应用的发展需求做出展望。     

大数据下的动力电池全生命周期设计与应用

发展新能源汽车是我国迈向汽车强国的重要发展战略,动力电池作为新能源汽车的重要储能系统,其生产、制造、管理、应用等全生命周期设计与管控难。 随着动力电池全生命周期数据库的构建与先进大数据算法的应用拓展,大数据技术在动力电池全产业链下获得了更多应用。 系统地总结了数据驱动算法与技术在动力电池全产业链下应用情况,分析在电池材料设计优化、生产及出厂后选型配组、装机后应用管理、梯次利用等场景下大数据算法应用效果及落地可能性,为大数据分析技术在新能源汽车领域深入推广提供参考。     

大数据云会计在企业全面预算管理中的应用分析

在数字化时代，企业预算管理面临着新的挑战和机遇。随着大数据技术的发展，企业可以更加精准地进行全面预算管理，通过应用云会计提高财务数据的处理效率和精度，为企业决策提供更为可靠的支持。文章从大数据云会计应用于企业全面预算管理中存在的问题入手，如缺少大数据云会计人才、信息数据筛选难度大、全面预算管理信心平台建设不足等，探讨相应的解决策略。     

基于SAS的铁路货运量预测

铁路运输是国民经济的大动脉、国家重要基础设施和大众化交通工具,在综合交通运输体系中发挥着骨干作用。货物运输是铁路运输的一项重要职能,提前对货运量进行准确的预测有助于管理部门合理的安排运力。本文主要利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型的基本思想,基本理论以及一般模型,对1985年至2012年我国铁路货运量进行时间序列分析,用SAS软件对模型的可行性进行检验,建立了模型,并用2013年的数据进行了验证,结果显示,铁路货运量的模拟值和真实值比较吻合,这说明本文建立的模型是有效的,最后对未来三年的货运量做了简单的预测分析。     

江西省公路学会举办“新交通新IT新使命”学术报告会

正为庆祝"2018全国科技工作者日",进一步提升江西省公路交通科技工作者对大数据发展与应用的认识水平,不断推动云计算、大数据等新一代信息技术与交通运输行业管理服务的深度融合发展,5月30日,江西省公路学会在昌举办"新交通新IT新使命"学术报告会。     

普通公路养护管理存在的问题与对策

对我国普通公路养护管理特点作了较细致分析,指出现阶段普通公路养护管理存在的问题。从运行机制改革、技术管理、养护机械化专业化、依法治路等方面入手,提出普通公路养护管理发展对策。     

基于降低铁路运输成本的铁路物流优化管理问题研究

铁路作为我国重要的物流运输渠道,是国家重要的基础设施和国民经济发展的重要交通工具之一,在当前物流体系中发挥着至关重要的作用。本文分析了我国铁路运输企业成本控制的意义,阐述了影响铁路运输成本的主要因素,剖析了新形势下铁路物流成本管理的现状,并提出了新形势下基于降低铁路运输成本的铁路物流优化管理的对策,希望为推进铁路物流运输管理提供参考。     

隧道掘进机工程大数据管理平台关键技术及应用研究

为解决目前大多数信息化管理平台兼容性及扩展性不强、功能单一,满足不了当前工程管理需求的问题,从高质量的大数据管理平台架构、兼容性强的数据采集、扩展性强的分布式存储3个方面进行平台建设关键技术研究。采用分布式HBase列存储数据库和高性能Spark内存计算引擎,创建行业Hadoop集群生态架构,设计一种多协议、多通道且兼容性强的数据采集系统,为隧道掘进机大数据平台的采集、存储、搭建等提供技术支撑。建立集智能监测、综合分析、协同管理、大数据应用功能于一体的隧道掘进机工程大数据管理平台,从管理和技术层面为类似的大数据平台设计开发提供参考,提升隧道掘进机施工效率,提高智能化管理水平。     

运用互联网技术打通交通“微循环”研究

随着我国城市现代化步伐的逐年加快,传统的城市管理方式、方法与城市扩张、发展的速度相比已经明显落后,依靠以往的管理经验来应对日新月异的新问题已很难找到对策和参考,亟需引入新的理论体系和管理方法。互联网、大数据技术近年在各行各业快速发展,颠覆了很多传统的工作模式和管理方法。本文通过在交通管理的不同层面、不同群体、不同领域中引入互联网和大数据技术,以满足不同范畴内的微循环需求,进而在多方面达到交通资源的供需平衡,形成和谐的整体交通环境。     

新能源汽车管理与服务关键技术研究综述

随着新能源汽车的推广应用,车辆规模爆发式增长的同时,在新能源汽车的产品端、运行端以及服务端出现了一系列问题：产品质量监管成效低、运行安全管控不精准、公共服务管理不全面。这些问题影响着新能源汽车的安全可靠运行,制约着新能源汽车产业的发展,已经成为了行业的痛点。在汽车数字化的时代背景下,以大数据为核心,推动新能源汽车管理与服务关键技术的发展,是实现新能源汽车安全可靠高效应用、消除消费者安全焦虑、推动产业跨越式发展的必要支撑和保障。为了较为全面地综述该领域的技术水平和创新成果,从新能源汽车质量测评和溯源技术、新能源汽车安全运行管控和充电服务技术、新能源汽车行为分析辨识和碳核算技术3方面详细论述新能源汽车管理与服务关键技术的研究现状,并重点介绍了“运行大数据+”的新能源汽车“质量监管-运行管控-服务管理”技术体系,最后对目前新能源汽车管理与服务关键技术在产品质量监管、运行安全管控以及公共服务管理等方面存在的问题进行总结,对以大数据分析和挖掘为核心的新能源汽车“质量监测-运行管控-服务管理”技术进行展望。该综述可为新能源汽车管理与服务相关技术的进一步提高提供借鉴,也可为未来该领域技术的发展方向提...     

浅析基于大数据水利工程监管体系构建与应用

大数据技术的不断发展与应用,大幅度推动了其他行业的快速进步。然而在水利工程领域,大多数从业者对大数据技术还比较陌生,尤为不了解基于大数据技术水利工程监管体系的运行原理和应用现状。通过大量调研,在梳理大数据与水利大数据概念基础上,探讨与分析水利工程中大数据监管体系框架的构建与应用情况,发掘目前水利工程中大数据技术应用还偏向宏观框架或侧重单项需求,以期为水利行业人员了解与推动大数据技术发展提供一定参考。     

大数据技术在公路隧道工程中的应用探讨

针对公路隧道这一特殊构筑物,分析其大数据来源,包括人的数据、车的数据、基础设施数据、环境数据等,具有"6V"特征。在此基础上,提出在公路隧道施工建设和运营管理两个阶段、九个方面主题的应用思路,包括施工风险控制、施工人员管理、施工成本控制、交通管理、交通安全、养护管理、节能减排管理、机电设备管理、运营成本控制。提出构建公路隧道大数据中心,其将帮助管理者从不同的维度观察数据,进而对数据进行更深入的分析和应用。大数据技术的应用对促进我国公路隧道工程的可持续发展,使我国由"公路隧道大国"向"公路隧道强国"迈进具有十分重要的意义。     

基于外形数控程序的PCB Mapping可视化分析

大数据分析是目前非常实用的一种分析手段,通过收集数据并对其进行清洗,能够获得大量的有效数据,对这些数据进行关联后通过分类、聚类、寻优等手段可获得人工无法发现的隐藏在数据中的一些问题及特性,从而为产品质量、生产效率等方面改善提供思路和方向,这也是各行各业都在不断推崇的一种分析途径。现阶段,PCB工厂数据追述困难,现有的数据收集系统只能记录追溯到批次,无法实现PNL及拼版追溯管理,且数据需经历多次记录汇总,才能录入系统中,工作效率十分低下,且存在数据丢失的风险,导致无法进行智能化管理。针对以上分析,现需根据外形数控的走刀程序结合二维码坐标程序进行mapping追溯管理系统开发,实现信息在线收集,利用成品拼版二维码实现拼版信息追溯,为后期大数据清洗、分析、关联、分类、聚类等操作提供基础,提高工厂的生产效率,为企业带来良好的效益。     

交通运输信息数据整合分析研究

近年来,随着大数据技术的迅速崛起,廊坊市大智移云(大数据、智能化、移动互联网、云计算技术)产业得到快速发展,也给智能交通注入新的技术内涵。廊坊市大数据应用系统不在满足单纯的业务处理,转向信息数据资源整合,信息数据也从"信息孤岛"转向"资源共享",从而促进智能交通系统(Intelligent Transport System,简称ITS)发展,进一步提升了交通运行综合分析水平和公众服务质量。本文以廊坊市交通为例,运用数据资源整合理论,对廊坊交通运输信息数据整合做了深入分析研究。     

基于效益费用比法的道岔预防性养护维修时机研究

道岔预防性养护维修的时机研究是道岔预防性养护维修技术研究内容的重要组成部分。通过对道岔性能指标和道岔状态的评定分析，确定可接受的最低道岔性能指标值；根据道岔的管理数据，建立道岔性能指标与养护维修时间的回归衰变方程，由此计算不同预防性养护维修时间的效益面积与费用比值，其中最大比值所对应的预防性养护维修时间即为最佳养护维修时机。该方法称为“效益费用比法”。按照该方法推算道岔的养护维修时间，可提高道岔养护维修效率，延长道岔的寿命，降低道岔养护维修费用，节约铁路运输成本，保障铁路运输安全。