首页 > 其他分享 >便捷数据检索与下载,拟合曲线预测趋势 轻松管理多个项目,实现在线监测

便捷数据检索与下载,拟合曲线预测趋势 轻松管理多个项目,实现在线监测

时间:2024-09-19 09:51:05浏览次数:11  
标签:浏览器 在线 数据检索 曲线 系统 用户 便捷 拟合 监测

便捷数据检索与下载,拟合曲线预测趋势 轻松管理多个项目,实现在线监测

便捷数据检索与下载,拟合曲线预测趋势 轻松管理多个项目,实现在线监测_多项式拟合

在线监测管理系统,采用了基于BS架构。该系统可以在浏览器中实现项目管理、数据查看与下载、曲线查看等操作。系统界面简约、布局统一、逻辑清晰,用户操控体验良好。采用了三层监测要素架构,实现了多项目、多设备、多测点的无限扩展,适用于小型、中型的单(多)项目管理。

系统的功能特点包括:

多项目管理:可以为不同用户分配不同监测项目,并且用户登录后可以管理属于自己的多个项目。

多角色管理:用户分为管理员、编辑员、查看员等角色,不同角色具有不同的管理权限,方便进行分级管理。

三层监测架构:以单个项目为基本管理单位,每个项目内包含多个监测设备,每个监测设备内又包含多个监测点,这种架构逻辑清晰,具有良好的管理和扩展特性。

手工数据补录:为了应对监测现场存在的大量手工测量数据,系统提供了专门的界面用于数据录入,录入后的数据可以在浏览器中进行检索和绘图,实现手工测量数据的数字化和自动化管理。

数据检索与下载:系统提供丰富的检索条件,用户可以根据需求检索数据,并将检索结果下载为Excel文件。

关联曲线对比:支持多条曲线在同一个图表中绘制,方便进行关联对比,比如压力与温度的关联对比。

曲线拟合:系统提供噪声数据和异常数据剔除功能,可以对剔除异常值后的数据进行绘图。同时支持多项式拟合曲线,并可以根据监测数据进行趋势预测。

趋势预测:利用多次多项式拟合和趋势算法,可以计算指定未来某个时间点的监测数据预估值。

多平台支持:系统同时支持PC端浏览器和手机端浏览器,使用兼容代码,兼容绝大部分浏览器。

在线帮助:系统界面上提供了对专有名词的帮助按钮,用户点击即可查看解释说明。此外,系统还提供了在线文档管理器,方便用户查看平台和设备的使用说明和操作视频。同时,该功能也可以作为用户的在线云盘使用。

标签:浏览器,在线,数据检索,曲线,系统,用户,便捷,拟合,监测
From: https://blog.51cto.com/u_15757918/12054286

相关文章

  • C++ 带约束的Ceres形状拟合
    C++带约束的Ceres形状拟合一、CeresSolver1.定义问题2.添加残差AddResidualBlockAutoDiffCostFunction3.配置求解器4.求解5.检查结果二、基于Ceres的最佳拟合残差结构体拟合主函数三、带约束的Ceres拟合残差设计拟合区间限定四、拟合结果bestminmax五、完整代......
  • 效率提升利器:11款实用且便捷的Git可视化管理工具
    前言俗话说得好“工欲善其事,必先利其器”,合理的选择和使用可视化的管理工具可以降低技术入门和使用的门槛。我们在团队开发中统一某个开发工具的使用能够大大降低沟通成本,提高协作沟通效率。今天给大家分享11款实用且便捷的Git可视化管理工具,希望对各位小伙伴有所帮助。Git是什么?Gi......
  • 图像处理-天体中心确定及边缘拟合
    概述确定一张天体照片的中心点和边缘拟合对于天文学、空间科学以及相关领域的研究和应用具有重要意义。尤其在进行多幅天体图像的对比或组合时,精确的中心点和边缘能够帮助进行图像配准,确保图像正确对齐。本文基于一张太阳图片,介绍了定位太阳圆心及拟合边缘的过程及实现,该过......
  • 过拟合与欠拟合、批量标准化
    过拟合与欠拟合过拟合(Overfitting)1、基本概念:过拟合指的是模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现较差的情况。过拟合发生的原因是模型过于复杂,能够记住训练数据的细节和噪声,而不是学习数据的通用模式。2、特征:模型在训练数据上的准确度高。模型在测试数据......
  • 支付宝携手HarmonyOS SDK打造高效便捷的扫码支付体验
    背景在日常的购物转账、生活缴费等在线支付中,用户在正式拉起支付界面前,均需要至少经历一次"识别"+两次"寻找",即识别归属应用、寻找应用、寻找扫码入口,才能完成扫码、付款,每一步都带来不同程度的用户流失。如何将步骤繁琐的扫码支付做到最简化,是优化在线支付体验的关键。策略支付宝......
  • NVG040W语音芯片为制氧机带来人性化、便捷和安全
    在当今社会,家庭医疗设备和健康保健产品越来越受到人们的关注。制氧机作为其中的一种,为许多需要氧气治疗的人们提供了重要的帮助。然而,对于许多用户来说,如何正确操作和维护这些设备仍然是一个挑战。为此,NVG040W语音芯片为制氧机带来了人性化的语音提示和报警功能,使设备使用更加便捷......
  • 【机器学习】过拟合/欠拟合+正则化
    正则化1.过拟合/欠拟合正则化通过在损失函数中添加约束,防止模型参数在迭代过程中无限制增长,进而提高模型的泛化能力。在模型训练过程中,参数的优化实际上是不断迭代,以找到一个方程H......
  • 【小白深度教程 1.16】手把手教你使用 Pytorch3D(1)使用 3D 损失函数来拟合 Mesh
    【小白深度教程1.16】手把手教你使用Pytorch3D(1)使用3D损失函数来拟合Mesh1.安装和导入模块2.加载.obj文件并创建Mesh对象3.可视化源Mesh和目标Mesh4.迭代优化进行拟合5.可视化损失6.保存结果在这篇文章中,我们将学习如何使用3D损失函数变形源......
  • 【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正
    深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2......
  • 关于神经网络过拟合的问题,我来解答一下!
    我们可以逐一进行分析:一.为什么模型很快就过拟合了,也就是验证集的损失在几十次迭代后就开始上升了?模型很快出现过拟合的原因可能有几个:模型复杂度过高:如果模型(如神经网络)的容量(即参数数量、层数等)相对于数据集的规模来说过大,那么模型很容易学习到训练数据中的噪声和细节,导......