GFS501-1型设备

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GFS501-1型高频高压发生装置的MA(1)与BP网络预测模型应用说明
4.1.3 建立MA(1)模型及检验 基于Matlab 6.5的时间序列工具箱,得到MA(1)模型:tX = 0.0019 + tε - 0.1747 * 1−tε 检验方法:使用蒙特卡洛模拟试验进行残差白噪声检验。通过1000次模拟试验,对不同的自相关最大时间间隔(1~20)进行检验,残差白噪声检验未通过的最大比率为0.045,表示在95%置信水平下,可以认为所建模型的残差是白噪声,符合Q检验要求,可以用于预测。 4.1.4 基于MA(1)模型的预测 利用时间序列工具箱中的garchpred函数,预测后两日的数值分别为:1926 和 1951.7。 4.2 基于BP网络的预测模型 4.2.1 网络的训练 通过对数据进行训练,最终确定建立了两个隐层的BP网络。第一隐层包含20个节点,第二隐层包含6个节点,共经过481步训练,最终完成网络训练。见图4,展示了训练过程中的网络误差。 4.2.2 BP网络的预测 利用训练好的BP网络对后两日的预测值为:1898.7 和 1931.7。 4.3 结论 通过对原始数据与两种模型的拟合图(见图5)分析,发现两种方法的拟合效果较好,且可以得出结论:短期内上证指数的开盘数据呈现上升趋势。
GFS 性能优化策略
GFS 通过以下关键策略解决性能瓶颈问题: 最小化 Master 参与: 数据读取不经过 Master,Master 仅负责元数据管理。 客户端元数据缓存: 客户端缓存元数据,减少 Master 查询。 大数据块: 采用 64MB 大数据块,减少数据访问次数。 Primary Chunk Server 顺序写入: 数据修改顺序由 Primary Chunk Server 管理,简化写入操作。 GFS 的设计理念: 简单且高效。
GFS.json风场数据
提供GFS模型的风场数据,用于气象分析和预测。
GFS论文中英文版
谷歌大数据论文之GFS中英文版本,深入了解Google分布式存储系统的核心思想与实践。
Google 云端计算经典论文:GFS、BigTable、MapReduce
GFS:可扩展分布式文件系统,提供高性能和容错性 BigTable:可扩展的分布式数据库,用于存储海量数据 MapReduce:分布式计算框架,可并行处理海量数据集 这些技术被广泛应用于 Google 的服务和研发工作中,成功满足了存储和计算需求
Linux sp1下的Informix数据库原始设备部署详解
在Linux sp1环境中部署Informix数据库时,选择使用原始设备(Raw Devices)是一种常见的优化策略,它可以绕过操作系统I/O缓存,提供更快的数据读写速度。详细介绍了如何在Informix数据库部署过程中生成、设置和挂载原始设备。首先,通过fdisk工具创建未初始化的磁盘分区,设置为非文件系统数据类型。然后,使用raw命令将裸设备与字符特殊设备关联,编辑rawdevices文件以实现系统启动时的自动加载。最后,创建设备链接,并通过编辑配置文件或使用onspaces命令将原始设备挂载到Informix数据库中。
Linux sp1原始设备上的Informix数据库部署指南
Linux sp1原始设备上Informix数据库部署指南 本指南涵盖在Linux sp1原始设备环境下,进行Informix数据库部署的步骤和最佳实践。内容包括: 环境准备: 确认硬件和软件需求,包括操作系统版本、存储配置等。 Informix安装: 演示如何获取并安装Informix数据库软件,以及设置必要的环境变量。 原始设备配置: 指导如何创建和管理原始设备,为数据库提供存储空间。 数据库创建: 讲解如何创建Informix数据库实例,并配置相关的参数和选项。 数据导入: 介绍将数据导入Informix数据库的方法和工具。 性能调优: 分享优化Informix数据库性能的技巧和策略,以确保高效运行。 备份和恢复: 阐述如何进行数据库备份和恢复操作,以防止数据丢失。 通过学习本指南,您将能够在Linux sp1原始设备上成功部署和管理Informix数据库。
星型雪花型结构实例解析
星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || from_location | 始发地 || to_location | 目的地 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输量 | 时间维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| location_key | 地理位置主键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_street | 省或州 || country | 国家 | 商品维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| item_key | 商品主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| branch_key | 分支机构主键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| shipper_key | 承运商主键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置外键 || shipper_type | 承运商类型 |
即用型Azkaban
开箱即用的Azkaban,解压后可直接使用,简化部署流程,助您快速开启工作流管理。
特种设备管理系统的设备管理要求
随着特种设备检验管理系统的不断发展,设备管理要求变得愈发关键。这些要求涵盖了设备的日常监控、维护和更新,确保设备在运行过程中的安全性和可靠性。