物联网 算法模型 软件定制 案例

具有多种策略功能生成预测曲线，包括lstm、线性回归、机器学习等方法 对股票原始特征进行多重数据分解，旨在获得股票最有时序特征的分量片段 使用者可以对依据预测曲线对股票进行回测，大部分预测效果中胜率优于60％ 使用者在程序中的操作只需选取股票代码+股票的范围就能获得数据源,并逐个选项卡按默认配置处理即可得到预测曲线，在程序中再根据预测曲线与股票原始曲线进行对比即可进行股票回测，分析股票价值

(1)实现煤炭地销业务闭环管理，根据煤矿业务实现煤矿地销业务闭环智能管理，矿领导及管理人员通过系统安全验证后可随时随地针对业务流程各环节数据查询、决策。 (2)实现进出矿车辆管控自动化：通过车牌识别技术+上磅码技术相结合，作为相互验证的方式，避免作弊或无法识别车牌的情况，实现出入车辆自动识别运输任务、环保政策等，自动（或人工）核验放行，提高效率。 (3)利用电子围栏和语音叫号，针对车辆的签到排队，实现车辆的进出矿有序管理，以便煤矿了解车辆的分布情况。 (4)实现磅房计量无人值守：通过车牌识别技术+上磅码验证身份、红外光栅等防作弊技术，实现车辆称重自动化、智能化，实现无人值守过磅，并解决原系统中道闸频繁砸车及频繁换纸等不系统健康现象。 (5)实现全过程可安全追溯，建立完整的日志机制，包括信息动作日志、操作日志、设备运行状态日志等。 (6)实现权限可控，角色级自定义功能，由矿方管理人员根据各部门各岗位工作内容，灵活建立账户、分配相应权限。 (7)建立智能化集控中心，增加对出入厂、汽车衡计量等环节的实时数据与视频远端监控，把握各环节实时运行动态，并可各业务环节进行实时监管与远端控制。 (8)建立完备的容灾备份机制，数据库采取增量备份，服务器采用镜像级备份，可预防事故并及时恢复数据，保障企业数据安全。 系统吻合信创架构，为政府国产化要求做好准备。

实现环境数据全面实时采集、智能分析处理，支撑科学决策，强化环境监管，促进生态可持续发展: A.UI前端设计内容：对系统前后端及上云数据大屏进行UI设计； B.管理后端开发：角色权限管理、用户管理、场站管理、API、系统设置、采集源管理的功能模块开发； C.指标体系数据源运算及展示内容：气象要素、土壤要素、植被要素、大气环境要素； D.监测模块数据运算及展示内容:50万千瓦风电场 1套、5万瓦光热电站、10万千瓦光伏场； E.数据看板大屏展示内容：汇总看板、分站看板； F.技术支持内容：常规维护、操作培训、Bug修复； G.设备厂商技术要素内容：数据存储位置及方式、数据存储格式、数据格式对照表、数据字段说明、数据存储周期、命名规则。

系统包括“数据概览、设备分析、装置分析、异常装置筛选、智能告警、变电站管理、设备管理、传感器管理、诊断规则管理、分组管理、用户管理”等功能模块。 1、数据概览：实现整体数据进行汇总统计，提供辖区设备概况、地图动态展示、设备状态评估、设备状态统计、实时告警信息浏览功能。 2、设备分析：可查询辖区内所有设备汇总分析报表，实时同设备对比分析、查询及下载设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、深度数据分析等功能。 3、装置分析：可查询辖区内所有装置汇总分析报表，实时同类型装置对比分析、查询及下载该在线监测装置对应的设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、装置深度数据分析及导出报告功能。 4、异常装置筛选：可查询辖区内所有装置异常筛选统计功能，提供筛选条件配置功能、异常数据详情功能。 5、智能告警：实时接入数据，通过系统管理中配置的告警规则对辖区内的所有在线监测装置实时告警。 6、变电站管理：变电站管理提供辖区内变电站的登记、修改、查看、删除、上传设备及监测装置台账功能。 7、设备管理：设备管理提供辖区内设备的登记、修改、查看、删除功能。 8、传感器管理：传感器管理提供辖区内设备上绑定监测装置的登记、修改、查看、删除、查询并删除及恢复监测数据的功能。 9、诊断规则管理：诊断规则提供自定义诊断规则的维护功能。可实现批量配置不同监测指标的告警级别、三相差告警阈值、极大极小告警阈值、突变告警阈值。可批量关联监测装置。提供登记、修改、删除功能。 10、分组管理：分组管理提供辖区内设备三相数据分组管理，配置运行初始化的压力、温度监测项的初始化差值，可以根据诊断规则进行差值告警。提供分组数据初始化功能，可根据更换或维修之后，配置分组备份启用的初始化差值的时间，用于确保监测项的初始化差值运行标记。 11、用户管理：用户管理是提供可登录本平台的账号及权限信息。

1.产品样本数据采集 系统支持对产品缺陷样本进行采集，构建高质量缺陷数据库，为后续检测模型的训练与优化提供数据支撑。 2.检测模型配置 提供灵活的生产模型导入功能，支持用户根据实际需求配置模型参数，确保模型适配不同生产场景。 3.智能瑕疵检测 通过高精度工业相机实时采集产线产品图像，经图像增强、去噪等预处理后，调用AI检测模型进行自动化缺陷识别，并将检测结果（含缺陷位置、类型等）直观呈现在交互界面上。 4.数据统计与分析 实时生成检测数据展示，动态统计不良率、缺陷出现率等关键指标，帮助用户快速定位原材料或工艺问题，为生产优化提供数据依据。 5.智能预警与干预 支持自定义缺陷报警阈值（如单类缺陷连续出现次数），触发报警后自动推送通知至生产终端，辅助用户及时干预异常工况，避免批量质量问题发生。

在OFDM MIMO系统开发中，我独立负责了整个项目的需求分析、设计与实现。我采用了MATLAB进行系统建模，利用OFDM技术进行信号调制与解调，并实现了MIMO系统的多天线配置与信号处理。具体工作包括参数配置、子载波映射、IFFT/FFT变换、循环前缀添加、信道估计与均衡、以及性能评估等关键功能。同时，我还研究了PAPR抑制技术和MIMO的空间复用方案，以优化系统性能。通过独立完成这些任务，我深入理解了OFDM MIMO系统的核心原理及其在实际应用中的关键技术。

包括建筑负荷预测子系统、光伏发电量预测子系统、分时电价趋势子系统、电价寻优子系统 采用最新的算法模型，进行数据分析与处理，以及预测。 最终实现大楼的能源消耗最优解。 并且实现了各个能源形式的数据可视化等等。

（一）具体功能模块及实现功能​ 无人机机巢管理：实现机巢的远程监控、自动充电、维护提醒等功能，确保无人机随时处于可用状态，提高无人机的使用效率和使用寿命。​ 无人机管理：涵盖无人机注册、状态监测、飞行数据记录等，方便管理人员对无人机资产进行统一管理和调度，实时掌握无人机运行情况。​ 无人机 AI 识别缺陷：利用 AI 图像识别技术，对无人机巡检拍摄的图像进行分析，快速准确识别电力设施的缺陷，如线路破损、设备老化等，减少人工识别的误差和时间成本。​ 航线管理：支持航线规划、编辑、导入导出等功能，根据不同的巡检需求制定最优航线，确保巡检覆盖全面且高效。​ （二）主要功能路径​ 用户登录系统后，可进入无人机管理模块查看无人机状态并进行调度。在航线管理模块中，根据巡检区域特点规划航线，将航线任务分配给指定无人机。无人机从机巢自动起飞执行巡检任务，飞行过程中实时回传数据至平台，机巢管理模块同步监控无人机电量、状态等信息，保障飞行安全。巡检完成后，无人机 AI 识别缺陷模块对采集的图像进行分析，生成缺陷报告，供用户查看和处理，形成完整的无人机巡检闭环管理流程。

主要包括以下核心模块： 1.智能航线规划系统 2.实时巡检监控中心 3.数字化报告系统 4.系统二维/三维建模 5.常规系统后台管理业务功能 用户在使用时降低飞手操作门槛，提升航线规划效率60%，实现指挥中心对全局作业的集中管控