app全国林草系统生物多样性监测数据采集系统.apk.1

据。数据集共包含197个CSV文件，每个文件对应一个城市的监测数据。 数据集的列包括以下几项信息： 日期：记录了每个数据点的日期。 质量等级：表示该日期的空气质量等级，通常使用颜色等级表示，如优、良、轻度污染、中度污染等。 AQI指数：代表空气质量指数，是一个综合指标，用于描述空气质量的整体状况。 当天AQI名：对应AQI指数的分类名称，如优、良、轻度污染、中度污染等。 PM2.5：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于2.5微米）的浓度。 PM10：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于10微米）的浓度。 So2：表示空气中二氧化硫的浓度。 No2：表示空气中二氧化氮的浓度。 Co：表示空气中一氧化碳的浓度。 O3：表示空气中臭氧的浓度。 除了原始数据外，该数据集还经过了数据清洗和预处理的过程。在数据清洗过程中，可能对缺失值和异常值进行了处理，以确保数据的完整性和准确性。 这个数据集对于研究和分析全国各城市的空气质量状况非常有价值。通过对这些数据的分析，可以揭示不同城市在不同时间段的空气质量变化趋势、污染物浓度的差异以及可能的污染源。

SL651-2014 水文监测数据通信规约

空气质量监测数据的时间与空间分析，聂斌，白旭，本文运用聚类分析以及小波分析方法，对所选择的中国华北地区十五城市在2014年及2015年度大气PM2.5污染情况进行研究分析。以MATLAB软件�

文中论述了GPS技术在大采深采区建筑物变形监测中的实用性和方便性,对基准的优化设计、观测时段的设计、监测周期的设计等进行了说明,得到了一些对实际变形监测有益的结论。

应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

井中微震监测的目的是确定压裂过程产生的裂缝的几何形态,采集到具有微震事件的原始记录信噪比低,纵横波初至拾取困难,直接影响到微震的定位及后续的裂缝形态描述。通过分析但由于微震信息较弱,因此微震事件的记录特点,结合实际应用过程中遇到的问题对处理方法进行了研究,包括去噪处理、微震事件识别、纵横波初至拾取、极化分析、模型建立及校正、微震定位等。研究表明,带通滤波可有效法除噪音;长、短时窗能量比法可精确的记录微震事件及初至时间自动拾取;利用纵波尖端曲线图可以确定微震源方向;速度模型的建立应以校正炮时距曲线拟合理论曲线为原则;利用Geiger和网格搜索法可精确得到震源定位结果。

UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用以测试开放环境中动态监测人群数量及密度的算法效果。

SLT 427 水资源监测数据传输规约