6、基于网络的情报报告系统:PPDR与GDAPS的探索

基于网络的情报报告系统:PPDR与GDAPS的探索

1. 系统概念

执法机构及其各部门的有效性关键在于能否做出明智的犯罪预防决策。为预防犯罪活动,可借助基于数学模型的强大多级分析工具,开发针对罪犯或犯罪群体及其活动的系统,即“群体检测与活动预测系统(GDAPS)”。

GDAPS的设计理念是实时同步维护个人和群体的活动趋势,具备“自我学习”能力,会随时间和信息积累变得更精准。其设计基于统计建模、模糊逻辑、开环控制和多维优化等原则,并应用最新软件设计技术。该系统的最终目标是对预测到的异常行为发出通知。

GDAPS初步计划分为三个子系统:
- 数据维护与报告子系统(DmRs) :原名PPDR系统,支持通过数据挖掘搜索引擎访问异构数据库,进行统计数据分析并生成报告。
- 群体检测子系统(GTeS) :通过监测个体间的通信,确定群体成员关系和层级结构,需不断更新受控群体信息,为GDAPS提供基础。
- 活动预测子系统(APreS) :通过维护各类通信数据库,监测群体通信强度和模式,依据历史关联预测群体活动,是GDAPS的动态子系统。

由于GDAPS系统复杂,应采用多阶段开发方法,利用多维数学模型为不同组件赋值,确定它们之间的关系,优化后可预测犯罪活动可能性。以下是GDAPS第一阶段的PPDR系统介绍。

2. 目标

凤凰警察局内部设计了基于网络的情报和监测报告系统PPDR,虽专为该局设计,但也易移植到其他执法机构。该系统能在数秒内提供详细、全面的统计报告,反映各部门的有效性和响应能力,供

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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