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    面向城市基礎(chǔ)設(shè)施智慧運管的大數(shù)據(jù)智能融合方法

    2020-02-04 07:12:52孫婷婷
    電子技術(shù)與軟件工程 2020年12期
    關(guān)鍵詞:思路標準融合

    孫婷婷

    (1.上海城建信息科技有限公司 上海市 200126 2.上海市地下空間設(shè)計研究總院有限公司 上海市 200125)

    城市基礎(chǔ)設(shè)施操作管理中,需要依據(jù)各方面數(shù)據(jù)信息化操作標準,結(jié)合數(shù)據(jù)技術(shù)融合方式,制定完備的城市規(guī)劃,對交通運輸線路、設(shè)施標準等進行管理,涵蓋其實際的建設(shè)運營思路,重視設(shè)備管理、項目資產(chǎn)的巡檢分析,結(jié)合養(yǎng)護操作,加強合同收益下的業(yè)務(wù)分析。重視智慧城市網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的推進和發(fā)展,結(jié)合城市基礎(chǔ)設(shè)施進行精細化管理,確定需求標準。在大量的實證要素分析下,結(jié)合相關(guān)的數(shù)據(jù)確定融合方式,明確解決思路,提供必要的支撐標準。運維操作中,需要涵蓋文本、視頻、數(shù)據(jù)流、信息模型等。按照地理信息數(shù)據(jù)標注,結(jié)合相關(guān)維度,實施多組數(shù)據(jù)下的形態(tài)分析,確定數(shù)據(jù)下的維度高度形式,實施多樣化管理,制定完備的低密度融合方式。重視數(shù)據(jù)、失控、沖擊等操作的調(diào)控。通過多平臺下的融合分析,制定合理的監(jiān)控故障分析記錄,對數(shù)據(jù)融合下的技術(shù)不足,融合效率低,數(shù)據(jù)統(tǒng)計決策差等因素進行判斷。綜合大數(shù)據(jù)分析融合,實施有效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,確定信息知識與智慧城市營養(yǎng)下的規(guī)范性管理標準。

    1 國內(nèi)數(shù)據(jù)信息的融合方式

    按照綜合聚集型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,加載方式,通過建立完備的架構(gòu)設(shè)計思路,依據(jù)可編程、可擴展框架融合標準,確定建模的基礎(chǔ)環(huán)境。按照ETL 數(shù)據(jù)流程標準,實施信息開發(fā)和利用,但是在實際的操作中模塊的開發(fā)利用水平低,操作數(shù)據(jù)水平慢。為了提升數(shù)據(jù)終端的存儲元數(shù)據(jù)分析,需要映射專項維度下的定義標準,確定可以執(zhí)行的數(shù)據(jù)思路方案。逐步減少數(shù)據(jù)下的各項基礎(chǔ)開發(fā)維度。按照元數(shù)據(jù)模型實施批量更新,確定數(shù)據(jù)倉庫表。通過避免數(shù)據(jù)源發(fā)生問題,減少數(shù)據(jù)倉庫的損耗,可以實施逐步的數(shù)據(jù)增量管理。按照腳本技術(shù)要求,確定自動化實施的開發(fā)維護方案。按照數(shù)據(jù)源倉庫表進行更新,避免數(shù)據(jù)源信息的改變,減少數(shù)據(jù)資源消耗。為了有效的提升數(shù)據(jù)信息的智能化融合,可以通過ETL 數(shù)據(jù)建模方式,調(diào)整抽象下數(shù)據(jù)的工具問題。依據(jù)數(shù)據(jù)信息標準,設(shè)定ETL 原型工具,確定完整的流程指導(dǎo)思路。但是合計操作中大規(guī)模的數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生瓶頸問題,直接影響ETL 的建模,導(dǎo)致數(shù)據(jù)倉庫整合映射產(chǎn)生問題,需要明確其實際的數(shù)據(jù)預(yù)算終端處理標準,做好數(shù)據(jù)信息的分析更新。

    大數(shù)據(jù)融合操作方式,是依據(jù)終端融合領(lǐng)域,按照電信、移動等業(yè)務(wù),在數(shù)據(jù)倉庫下設(shè)定的模型,重點規(guī)范操作流程,對無故障的操作機制、異常處理標準進行分析,判斷其中存在融合模型不足的原因和方法。通過總結(jié)、歸納、融合、流程化分析等作業(yè),確定設(shè)計規(guī)范標準,實現(xiàn)ETL 功能的融合。重視城市基礎(chǔ)設(shè)施的多領(lǐng)域調(diào)控,結(jié)合時變、高緯度特性等數(shù)據(jù)進行融合,確定頂級營養(yǎng)領(lǐng)域下的操作思路,實施多項大數(shù)據(jù)的整合,減少不足缺陷,提升營養(yǎng)平臺的多項目融合。通過多模塊、多數(shù)據(jù)的融合,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智慧化操作。

    城市化設(shè)施建設(shè)中,重視大數(shù)據(jù)的融合探究分析,針對不同的設(shè)計思路和設(shè)計標準,對倉庫信息系統(tǒng)進行構(gòu)架整合,確定框架思路,提出多層次任務(wù)ETL,通過劃分步驟,對不同層級數(shù)據(jù)進行分析,確定數(shù)據(jù)源下的不同標準內(nèi)容,制定合理的順序方式。在工作模式、非順序工作模式下,調(diào)整確定ETL 的執(zhí)行思路,加深框架模擬操作、邏輯建模、物理建模的融合,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)源操作的整合,確定復(fù)合數(shù)據(jù)倉庫的終端標準價值,確定映射思路和ETL 業(yè)務(wù)的場景定義標準要求。

    另外,需要利用ETL 數(shù)據(jù)框架融合方式,依據(jù)新數(shù)據(jù)倉庫的信息系統(tǒng),實施區(qū)域劃分,確定拆分層次下的任務(wù)調(diào)度標準,以提高ETL 數(shù)據(jù)的容錯率。通過異構(gòu)性數(shù)據(jù)分析,確定臨時數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)操作融合等,以提高ETL 抽取下的階段要素,結(jié)合數(shù)據(jù)信息進行加載融合,滿足不同ETL 下的運行頻率操作,提高ETL 的綜合靈活調(diào)度應(yīng)用水平,拓展對象,代替?zhèn)鹘y(tǒng)存儲方式,提高ETL 數(shù)據(jù)框架下的適應(yīng)度。

    2 養(yǎng)護行為的智能跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘

    隨著“智慧城市”的建設(shè)理念不斷創(chuàng)新,物聯(lián)網(wǎng)和智能感知技術(shù)的迅速發(fā)展,智能監(jiān)控手段不斷提升,城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的運營維護中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。隨著GIS、GPS 與BIM 等技術(shù)的融合、數(shù)據(jù)可視化、空間動態(tài)信息分析能力的提高,GIS、GPS、BIM 等數(shù)據(jù)對交通設(shè)施運維的作用日益顯著。人們希望尋求一種有效的數(shù)據(jù)采集、存儲和管理方法,為交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、建設(shè)、決策、和運維管理提供科學(xué)的依據(jù)。如何針對公路、橋梁、隧道等交通基礎(chǔ)設(shè)施,將養(yǎng)護對象的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、檢測信息、狀態(tài)評估、結(jié)構(gòu)退化預(yù)測、維護對策和計劃等海量數(shù)據(jù)建立一體化的數(shù)據(jù)平臺,基于大數(shù)據(jù)智能決策系統(tǒng),及時為突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)、基礎(chǔ)設(shè)施的預(yù)防性養(yǎng)護和大中修提供決策建議,切實有效地為城市運營安全提供技術(shù)保障,已在政府和行業(yè)間形成了高度一致的認識。

    城市交通基礎(chǔ)設(shè)施運養(yǎng)大數(shù)據(jù)平臺以打造“智慧養(yǎng)護”為目標,依托大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)+云計算+物聯(lián)網(wǎng)+GIS 技術(shù),打造城市交通基礎(chǔ)設(shè)施智能運營管理新模式?;谖锫?lián)網(wǎng)和智能感知設(shè)備采集、整合隧道股份各類交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù),基于應(yīng)用平臺優(yōu)化養(yǎng)護資產(chǎn)配置,提高勞動生產(chǎn)率;基于對交通基礎(chǔ)設(shè)施工作狀態(tài)的可視化實時監(jiān)控和預(yù)警,實現(xiàn)養(yǎng)護行為的智能跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘,通過分析各類資源分布及利用規(guī)律,促進設(shè)施運營和維護管理的科學(xué)決策,同時為排堵保暢、應(yīng)急救援等公共服務(wù)提供支持。

    (1)針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存儲技術(shù)。將基于Nosql 數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)針對靜態(tài)設(shè)施數(shù)據(jù)、GIS 數(shù)據(jù)、BIM 數(shù)據(jù)、傳感器動態(tài)采集數(shù)據(jù)和運養(yǎng)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等類型數(shù)據(jù)的存儲方案從而建設(shè)一體化的存儲平臺。

    (2)針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效査詢技術(shù)。將研發(fā)統(tǒng)一的查詢接口,以及統(tǒng)一接口到相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的查詢映射技術(shù)和全局的查詢優(yōu)化技術(shù)。

    (3)針對交通設(shè)施運維養(yǎng)護的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘和分析技術(shù)。以運維養(yǎng)護為目標,研發(fā)相應(yīng)的分類聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等針對性的挖掘算法,從而為應(yīng)用層的具體應(yīng)用提供決策支持。

    (4)大規(guī)模運維養(yǎng)護數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)。研發(fā)海量時間序列數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、基于Web 端的BIM 模型可視化技術(shù)和運維養(yǎng)護過程的可視化技術(shù)。

    (5)大規(guī)模運維養(yǎng)護相關(guān)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入技術(shù)。研究靜態(tài)數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入技術(shù)和動態(tài)采集數(shù)據(jù)的實時接入技術(shù)。

    (6)基于數(shù)據(jù)挖掘的交通基礎(chǔ)設(shè)施安全評價和自動預(yù)警技術(shù)。根據(jù)交通基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)形式特點,建立客觀準確的安全評估指標體系,并根據(jù)安全評估需求和大數(shù)據(jù)分析算法,實現(xiàn)實時自動的結(jié)構(gòu)安全分析自動識別結(jié)構(gòu)性能的弱點和風(fēng)險點,實現(xiàn)評估和實時預(yù)警的技術(shù)。

    3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)框架思路

    按照各類設(shè)備信息統(tǒng)計分析標準,依據(jù)設(shè)施融合培養(yǎng)思路方式,結(jié)合業(yè)務(wù)智能化標準,確定數(shù)據(jù)分析流程。通過倉庫數(shù)據(jù),建立完備的數(shù)據(jù)統(tǒng)一形式,以業(yè)務(wù)支撐為綜合數(shù)據(jù)融合技術(shù),對數(shù)據(jù)倉庫特點和高度進行集成管理,保證基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。通過多元化的結(jié)構(gòu)融合,按照非靜態(tài)數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)等要素進行分析。確定數(shù)據(jù)智能化整合需求標準。通過數(shù)據(jù)源、信息源、倉庫存儲源、用戶訪問框架、技術(shù)環(huán)境整合數(shù)據(jù)等操作,確定數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的框架思路標準。

    按照數(shù)據(jù)分布式群體,對數(shù)據(jù)倉庫進行系統(tǒng)整合,確定物理實施的操作要素要求。通過數(shù)據(jù)倉區(qū)劃分,確定不同區(qū)域之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)區(qū),是對業(yè)內(nèi)業(yè)務(wù)的源數(shù)據(jù)的分析,數(shù)據(jù)倉是根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)整合,確定數(shù)據(jù)信息的歷史標準,做好組織集中化調(diào)控,構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)存儲形式。經(jīng)過多覆蓋下的數(shù)據(jù)主題化思路分析,確定實時的數(shù)據(jù)信息關(guān)系,結(jié)合數(shù)據(jù)分類要素,提供數(shù)據(jù)操作的融合發(fā)展,確定存儲關(guān)系,實施詳細化的業(yè)務(wù)分析,確定多數(shù)據(jù)的整體調(diào)控標準。在數(shù)據(jù)分析中,通過必要的存儲匯總?cè)诤?,確定實際的分布要素。以準確的ETL 數(shù)據(jù)信息,對倉儲管理要素進行整合,提供必要的操作系統(tǒng)分布轉(zhuǎn)換軟件。在數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫之間,架設(shè)標準化橋梁,確定數(shù)據(jù)信息進入到倉庫內(nèi)部。

    4 ETL框架設(shè)計分析

    圖1

    圖2

    4.1 框架介紹分析

    ETL 框架是以日常業(yè)務(wù)操作為標準,按照數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化操作,結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫存儲,分析確定的支配融合數(shù)據(jù)分析思路。在邏輯分析上,需要確定數(shù)據(jù)的抽樣、清晰、轉(zhuǎn)換、加載等過程。依據(jù)框架設(shè)計的實際情況,分析數(shù)據(jù)倉庫的綜合性能高低要求。傳統(tǒng)的框架中存在局限性。ETL 中包含完整的執(zhí)行操作,但缺乏流程化的劃分。缺乏數(shù)據(jù)臨時存儲區(qū)域關(guān)系,為了準確的獲取數(shù)據(jù)異構(gòu)下的數(shù)據(jù)源分析標準,需要結(jié)合全量數(shù)據(jù)分析,調(diào)整多源下的抽取方式,分析倉庫存儲區(qū)的存庫量和負擔(dān)值標準。

    ETL 框架設(shè)計中,需要結(jié)合核心設(shè)計思路,對整個ETL 進行過程分析,通過不同層次下的任務(wù)調(diào)控,對不同頻率的ETL 進行調(diào)度。改進ETL 下的框架優(yōu)勢,結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),分析確定劃分數(shù)據(jù)標準,其中包含臨時區(qū)、倉儲區(qū)、數(shù)據(jù)分類區(qū)、分析區(qū)。通過完整的數(shù)據(jù)拆分,確定任務(wù)調(diào)度范圍,結(jié)合存儲區(qū)域下的相關(guān)任務(wù)執(zhí)行方式和標準,結(jié)合數(shù)據(jù)確定組織關(guān)系,提供必要的數(shù)據(jù)形態(tài)建設(shè)要求。數(shù)據(jù)源并非單一的加載要素,需要結(jié)合元數(shù)據(jù)管控,確定批量異構(gòu)的數(shù)據(jù)標準。通過運維大數(shù)據(jù)分析,對不同數(shù)據(jù)下的量級差異化要素進行整合,提供不同頻率下的數(shù)據(jù)需求分析標準。ETL需要滿足各類業(yè)務(wù)訪問的標準要求,重視ETL數(shù)據(jù)的靈活運用,加強用戶業(yè)務(wù)的訪問分析,確定ETL 數(shù)據(jù)運作頻率,面向用戶需求量,提供必要的靈活性。ETL 不限于數(shù)據(jù)倉庫獨享,可以對其進行適用范圍的拓展,以增加數(shù)據(jù)倉庫終端的展示。

    ETL 數(shù)據(jù)源抽取下的操作中,依據(jù)數(shù)據(jù)終端實施優(yōu)先鏈接,確定大概數(shù)據(jù)開放的互聯(lián)關(guān)系,制定完備的數(shù)據(jù)庫整合思路。通過文件數(shù)據(jù)傳輸,約定接口,導(dǎo)出數(shù)據(jù),確定文件傳輸標準。按照實時性的高速數(shù)據(jù)采集要求,通過必要的數(shù)據(jù)信息整合集成化操作,在EAI 數(shù)據(jù)平臺下,確定接口服務(wù)的傳輸定義。通過無源數(shù)據(jù)信息的操作,采取手工錄入的方式,可以確定臨界數(shù)據(jù)源標準,縮短多源數(shù)據(jù)的融合時間,減少數(shù)據(jù)源的中心負擔(dān)問題。

    ETL 數(shù)據(jù)的框架是關(guān)鍵要素,依據(jù)數(shù)據(jù)類型進行標準化分析,盡可能的加強系統(tǒng)側(cè)邊的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析,做好清洗和轉(zhuǎn)化操作,以方便后續(xù)的數(shù)據(jù)校驗分析。通過二次的核心要素,確定臨界解析標準,做好修正、融合、分類、排序等。調(diào)整期轉(zhuǎn)換下的倉儲布局,確定數(shù)據(jù)分類標準。數(shù)據(jù)倉儲區(qū)下,需要采取3NF 存儲結(jié)構(gòu)形式,構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型,對不同的數(shù)據(jù)進行不同分類存儲。

    按照數(shù)據(jù)倉儲要素,確定重點要領(lǐng)。通過BI 技術(shù)手段,調(diào)整概念,確定大概實體數(shù)據(jù)信息。按照關(guān)鍵績效指標要素,結(jié)合固定實體關(guān)鍵決策,確定管理層需求標準,結(jié)合后續(xù)的查詢、動態(tài)報表、聯(lián)機分析等,制定符合實際數(shù)據(jù)深層次融合的多維操作方案。

    ETL 數(shù)據(jù)并非是單一的多層次操作過程,而是結(jié)合管養(yǎng)融合下的自身特征,確定的符合實際需求的標準。通過多目標系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫融合,增設(shè)處理標準環(huán)節(jié)。通過不同顆粒、數(shù)據(jù)倉庫信息的整合,確定數(shù)據(jù)庫的終端要素,以便更高效的滿足實際數(shù)據(jù)的流程。在ETL 數(shù)據(jù)信息下,通過多層次、多頻率的調(diào)度分析,確定任務(wù)調(diào)控方式。從控制與配置參數(shù)入手,分析相關(guān)流程的操作批次,確定執(zhí)行方案。

    4.2 ETL工作操作機制

    ETL 框架數(shù)據(jù)分析中,需要依據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分級、依賴參考機制,分析確定工作流程。按照初始化操作,確定配置資源標準,分析資源庫、運行目錄、ETL 參數(shù)要素工作內(nèi)容。依據(jù)每一個ETL工作流,分析運行的日期和批次。通過ETL 控制未執(zhí)行流程,需要根據(jù)ETL 實施控制,配置參數(shù),生成參數(shù)文件。否則需要生成數(shù)據(jù)批次日期標準。

    執(zhí)行流程操作,按照ETL 數(shù)據(jù)執(zhí)行次序,分析確定ETL 各項工作流程。

    首位工作操作,依據(jù)等待數(shù)據(jù)工作流,分析更新ETL 數(shù)據(jù)控制表狀態(tài),獲取資源庫和生成運行日志內(nèi)容。不同的數(shù)據(jù)源標準化程度不同。通過框架設(shè)計,確定工作模式和標準。其中包含順序工作模式、非順序工作模式。順序工作模式,需要依據(jù)臨時目標確定保存量,與源數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析,注重數(shù)據(jù)加載下的數(shù)據(jù)倉庫要素分析,對臨時數(shù)據(jù)與源系統(tǒng)進行一致化操作,增加源系統(tǒng)命名,依據(jù)數(shù)據(jù)表進行標識確定,結(jié)合不同時段進行加載數(shù)據(jù)分析。

    5 數(shù)據(jù)庫ETL建模分析

    按照數(shù)據(jù)倉庫模型的設(shè)計標準要點,通過組建多維數(shù)據(jù)模型,從不同的角度、不同的思路,分析確定流量環(huán)比關(guān)系,車型分類標準流量,通行預(yù)測信息值等。數(shù)據(jù)屬性中包含項目數(shù)據(jù)基礎(chǔ),項目編號、公司編號、項目名稱等。按照準確的多維數(shù)據(jù)方案,確定基本ETL 模型設(shè)計標準。

    按照RTL 數(shù)據(jù)建模標準,在建模創(chuàng)建過程中,需要確定實際描述的標準字段,結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫的信息做好數(shù)據(jù)映射關(guān)系。分析流量數(shù)據(jù)下的元字段數(shù)據(jù)庫,實施標準化、信息化、實時操作化,不斷提升數(shù)據(jù)庫下的信息緩存應(yīng)用?;跇藴驶臄?shù)據(jù)特性分析,結(jié)合框架順序確定模式標準,選配ETL 異構(gòu)標準,抽取存放量數(shù)據(jù)環(huán)節(jié),依據(jù)源數(shù)據(jù)的相關(guān)比例水平,調(diào)整載入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)值,提供必要的倉儲區(qū)域和分類區(qū)域。

    按照邏輯建模的基礎(chǔ)標準,從數(shù)據(jù)抽取相關(guān)存儲值,通過數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)倉庫進行信息流分析,確定其實際的標準概述建模延展情況。通過文字描述確定邏輯關(guān)系,依據(jù)數(shù)據(jù)參數(shù),分析組織轉(zhuǎn)換流程,以達到明確的數(shù)據(jù)清算目標。在物理建模的數(shù)據(jù)中,依據(jù)真實的數(shù)據(jù)類型,分析確定數(shù)據(jù)邏輯轉(zhuǎn)換標準,保證其一致性。

    6 ETL數(shù)據(jù)融合信息方法分析

    按照數(shù)據(jù)框架融合方式,從轉(zhuǎn)換模塊、工作模塊等進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,確定工作流程的控制標準。ETL 數(shù)據(jù)框架融合中,需要

    確定引入的數(shù)據(jù)源、開發(fā)終端,轉(zhuǎn)換方式,做好全局的參數(shù)步驟分析。通過數(shù)據(jù)流量識別分析圖,調(diào)整ETL 數(shù)據(jù)建模,確定可以實現(xiàn)的方式和標準。按照標準輸入控件,從數(shù)據(jù)庫源的操作中確定實際數(shù)據(jù)報表內(nèi)容,采取合理的增量參數(shù)分析,抽取更多的數(shù)據(jù)信息流量,做好數(shù)據(jù)排序。依據(jù)實際的選擇控件標準,調(diào)整創(chuàng)建數(shù)據(jù)屬性,確定選擇分配方式。在步驟操作中,需要調(diào)整記錄控件,做好過濾,依據(jù)相關(guān)的映射步驟,確定屬性和思路。通過準確的數(shù)據(jù)拼接操作,調(diào)整確定最佳的數(shù)據(jù)排序,確定數(shù)據(jù)流。通過各區(qū)域的分組,確定日流量,做好拼接。在合理的典型數(shù)據(jù)分配中,結(jié)合數(shù)據(jù)庫存方式和標準,記錄維度,提供合理的維護屬性,加強屬性控制件要素的標準水平分析,做好更新調(diào)控,滿足倉庫數(shù)據(jù)的操作目標值。

    在控制調(diào)度轉(zhuǎn)換中,需要確定執(zhí)行的順序標準。通過內(nèi)置時間調(diào)度方式,設(shè)定準確的執(zhí)行任務(wù)時間和加載次序。按照控件要素,確定變量和資源庫記錄方式,結(jié)合其中可能存在的錯誤信息,判斷執(zhí)行,做好定位和優(yōu)化。

    7 結(jié)語

    綜上所述,面向城市化的智慧運管方法,依據(jù)大數(shù)據(jù)智能haul融合發(fā)展思路,分析設(shè)施建設(shè)的標準模式,從增強系統(tǒng)化操作標準入手,不斷加強多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的盾構(gòu)融合參數(shù)分析,提高整體參數(shù)的有效控制應(yīng)用實施方案。

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