System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种工程设计的数据优化处理方法技术_技高网

一种工程设计的数据优化处理方法技术

技术编号:40302317 阅读:8 留言:0更新日期:2024-02-07 20:48
本发明专利技术公开了一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:包括以下五个步骤。本发明专利技术通过采用了自动化的数据采集技术,能够实时、全面地收集工程设计的原始数据,通过对数据清洗和格式转换技术,能够去除数据中的噪声和异常值,并将数据转换为统一的格式,利用从大量数据中自动提取出关键特征,并根据提取的关键特征对数据进行分区,能够提高数据处理效率,利用机器学习算法对选取的数据特征进行建模和训练,将多个模型进行融合,以提高模型的预测性能,以获得最优的模型参数,使设计人员能够直观的了解数据优化结果,方便根据优化结果进行相应操作,可以有效的提高工程设计的效率和准确性,降低设计成本和风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的数据共享,具体为一种工程设计的数据优化处理方法


技术介绍

1、随着科技的快速发展,工程设计的需求和复杂性日益增长,在现代工程设计中,大量的数据需要进行优化处理,以提高设计质量和效率。

2、但是传统的工程设计方法往往依赖设计师的经验和直觉,这不仅效率低下,计算复杂性高、耗时长、效果不理想,而且难以保证设计的最优性,因此,需要设计一种工程设计的数据优化处理方法。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种工程设计的数据优化处理方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、一种工程设计的数据优化处理方法,包括以下五个步骤:

4、步骤一:采集工程设计数据,收集与工程设计相关的各种数据,包括有工程结构数据、材料数据、环境数据,将采集的工程设计数据录入数据库中,建立数据中心数据库,同时生成数据更新报告;

5、步骤二:数据预处理,对收集的原始数据进行清洗、格式转换和标准化处理,同时去噪和归一化等操作,以保证数据的质量和一致性和准确性,并保留历史数据以便供追溯查询;

6、步骤三:数据特征提取处理,根据相关度和重要性度量,选取对工程设计结果影响较大的特征,利用ai算法从预处理后的数据中分类提取关键特征,将提取后的数据特征进行数据分区,并进行数据压缩处理;

7、步骤四:数据优化处理,根据提取的关键特征,利用机器学习算法对选取的数据特征进行建模和训练,将多个模型进行融合,以提高模型的预测性能,以获得最优的模型参数;

8、步骤五:数据输出,将处理好的数据输出成图形或数字的形式展示给设计人员,并同时生成相应的分析报告和建议,使设计人员能够直观的了解数据优化结果,方便根据优化结果进行相应操作。

9、进一步,所述步骤一种数据清洗是通过删除、修改、合并等方式,将数据中的错误、不完整、重复或不一致的部分清除掉,以提高数据的质量和准确性,在数据清洗过程中,需要对数据进行筛选、去重、规范化、填充等操作,以确保数据的一致性和完整性。

10、进一步,所述步骤三中的数据分区是将大数据分成多个小数据块,以提高数据处理的效率和速度,在数据分区过程中,需要根据数据的特点和处理需求来选择合适的分区方式,如按工程结构、材料等,以确保数据的高效处理和快速响应。

11、进一步,所述步骤三中的数据压缩是将数据压缩成更小的尺寸,以减少存储和传输的成本,在数据压缩过程中,选择lz77、huffman、lzw压缩算法和参数,以确保数据的压缩比和处理速度的平衡。

12、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:通过采用了自动化的数据采集技术,能够实时、全面地收集工程设计的原始数据,通过对数据清洗和格式转换技术,能够去除数据中的噪声和异常值,并将数据转换为统一的格式,利用从大量数据中自动提取出关键特征,并根据提取的关键特征对数据进行分区,能够提高数据处理效率,利用机器学习算法对选取的数据特征进行建模和训练,将多个模型进行融合,以提高模型的预测性能,以获得最优的模型参数,使设计人员能够直观的了解数据优化结果,方便根据优化结果进行相应操作,可以有效的提高工程设计的效率和准确性,降低设计成本和风险。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:包括以下五个步骤:

2.根据权利要求1所述的一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:所述步骤一种数据清洗是通过删除、修改、合并等方式,将数据中的错误、不完整、重复或不一致的部分清除掉,以提高数据的质量和准确性,在数据清洗过程中,需要对数据进行筛选、去重、规范化、填充等操作,以确保数据的一致性和完整性。

3.根据权利要求1所述的一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:所述步骤三中的数据分区是将大数据分成多个小数据块,以提高数据处理的效率和速度,在数据分区过程中,需要根据数据的特点和处理需求来选择合适的分区方式,如按工程结构、材料等,以确保数据的高效处理和快速响应。

4.根据权利要求1所述的一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:所述步骤三中的数据压缩是将数据压缩成更小的尺寸,以减少存储和传输的成本,在数据压缩过程中,选择LZ77、Huffman、LZW压缩算法和参数,以确保数据的压缩比和处理速度的平衡。

【技术特征摘要】

1.一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:包括以下五个步骤:

2.根据权利要求1所述的一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:所述步骤一种数据清洗是通过删除、修改、合并等方式,将数据中的错误、不完整、重复或不一致的部分清除掉,以提高数据的质量和准确性,在数据清洗过程中,需要对数据进行筛选、去重、规范化、填充等操作,以确保数据的一致性和完整性。

3.根据权利要求1所述的一种工程设计的数据优化处理方法,其特征在于:所述步...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘舜杨锐锋秦斌汪汛涛朱斯吴海军
申请(专利权)人:安徽省路达工程设计有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1