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期刊信息/Journal information
大数据
人民邮电出版社
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人民邮电出版社

双月刊

2096-0271

bdr@bjxintong.com.cn

010-81055448

100078 

北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8层

大数据/Journal Big Data ResearchCSTPCD
查看更多>>本刊以“开放、创新姿态，推动大数据技术的研究与应用，促进技术交流，推广创新成果，服务大数据社会”为宗旨。编辑方针和业务范围为：报道大数据技术应用领域中具有前瞻性、独立性和创新性的产业与技术发展见解；产业的新研究应用成果与发展动态；关键技术、热点的前沿性研究与应用；具有先进性和推广价值的应用方案等，有效促进我国大数据技术研究与应用的交流，全方位展示我国大数据产业的发展、技术趋势和创新应用成果，推动大数据产业的发展，使大数据技术真正应用于社会，服务于社会发展。
正式出版
收录年代

    基于大数据技术的甘肃智慧旅游系统

    郭亮杨裔秦炳峰曹建文...
    157-169页
    查看更多>>摘要：随着旅行方式的不断演变,传统旅游管理服务模式的滞后已不再满足现代游客对个性化、品质化出行的需求.为解决该问题,搭建了甘肃省智慧旅游系统.首先对相关研究进行综述,然后详细描述了系统的构成和实现过程,包括甘肃智慧旅游大数据中心的构建和"一部手机游甘肃"综合服务平台的设计.系统通过分层架构和逻辑框架,实现了旅游数据与游客行为的关联映射,并对多元数据进行融合计算.最后,以高速公路自驾车流量预测模型、旅游目的地形象代表的图片选择模型和旅游评论情感影响因素分析模型为例,阐述了综合服务平台面向政府、业态、游客提供的智能化服务.应用成效表明,该系统的实施有效地提高了甘肃地区旅游服务的质量和游客满意度,进一步推动了甘肃智慧旅游的快速发展.

    智慧旅游大数据系统应用旅游管理游客体验

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    基于随机森林回归的船舶特涂维修的日能耗预测

    甘瑞平任新民姜军李鹏...
    170-184页
    查看更多>>摘要：特殊涂装(简称特涂)维修是修船工作的核心内容,能耗的预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务.使用随机森林回归(RFR)模型对船舶特涂维修日能耗进行分析,去除异常值、随机化和标准化数据集,然后使用RFR模型对船舶日能耗历史数据进行训练拟和,利用带交叉验证的网格搜索优化RFR模型,使用优化后的RFR模型对船舶特涂维修日能耗数据进行分析,并与其他模型进行对比实验.结果表明,优化后的RFR模型预测效果优于多种其他模型,R2值达93.25%,均方误差明显更低.

    能耗预测随机森林回归LOF算法船舶特涂

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    小样本数据下特种材料基因工程的数据扩充方法

    杨涛张兆波郑添屹彭保...
    185-194页
    查看更多>>摘要：随着地下水利、水务管网对材料需求的多样性和复杂性日益加剧,通过机器学习高效便捷地设计满足个性化需求的特种材料成为人们关注的热点.传统监督学习方法均以大量数据训练建模为基础,但从深埋地下水务管网、高端军工设备等领域所需的特种材料,如稀贵高熵合金等获取大数据集,需要的成本极高且周期较长.为了解决该问题,提出了一种小样本扩充模型——RX-SMOGN,使用极致梯度提升模型和使用交叉验证的递归特征消除算法进行特征筛选,使用SMOGN算法扩充数据集.提出以高熵合金相结构为研究对象,训练传统机器学习模型对其进行预测以验证RX-SMOGN模型的有效性.由五折交叉验证及4个评价指标结果可知,RX-SMOGN模型充分提高了机器学习模型的性能,为合金材料设计提供了一种更便捷的方法,充分提高了合金材料设计的效率.

    小样本扩充特征工程机器学习高熵合金稀贵金属

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