智慧管廊实时数据归档与温度预测技术研究

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致谢

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 数据归档国内外研究现状

1.2.2 温度预测国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文组织结构

2 在线归档、电力管道分析及相关技术理论

2.1 在线归档分析

2.1.1 管廊数据特点分析

2.1.2 管廊数据查询分析

2.2 在线归档技术理论

2.2.1 内存缓存机制

2.2.2 队列思想

2.2.3 文件管理

2.3 电力管道分析

2.3.1 电力管道位置分布

2.3.2 电力电缆结构

2.3.3 电力管道温度升高的原因分析

2.3.4 电力管道温度测温原理及方法

2.4 温度预测相关技术理论

2.4.1 传统时间序列预测模型

2.4.2 神经网络模型

2.5 本章小结

3 管廊系统总体设计

3.1 系统需求分析

3.1.1 系统功能需求

3.1.2 系统性能需求

3.2 系统整体框架

3.3 系统环境搭建

3.4 本章小结

4 实时数据归档方法研究

4.1 实时数据归档设计

4.1.1 实时数据存储设计

4.1.2 管廊实时数据查询设计

4.1.3 在线归档实现

4.2 实时数据解析

4.3 本章小结

5 电缆温度预测方法研究

5.1 电力管道温度预测分析设计

5.1.1 数据集介绍及预处理

5.1.2 传统时间序列预测模型研究

5.1.3 神经网络预测模型研究

5.1.4 对比试验及结果分析

5.2 利用LSTM对电缆温度预测

5.2.1 实验前系统准备

5.2.2 水温变化模拟实验

5.2.3 电缆温度渐变实验

5.2.4 空气温度变化实验

5.2.5 实验结果对比及分析

5.3 电缆温度预警的实现

5.4 本章小结

6 总结与展望

参考文献

作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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