郑州水灾如何实现网络信号

⑴ 极端气温、降雨-洪水模型(BP神经网络)的建立

极端气温、降雨与洪水之间有一定的联系。根据1958～2007年广西西江流域极端气温、极端降雨和梧州水文站洪水数据，以第5章相关分析所确定的显着影响梧州水文站年最大流量的测站的相应极端气候因素(表4.22)为输入，建立人工神经网络模型。

4.5.1.1 BP神经网络概述

(1)基于BP算法的多层前馈网络模型

采用BP算法的多层前馈网络是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层的前馈网的应用中，如图4.20所示的三层前馈网的应用最为普遍，其包括了输入层、隐层和输出层。

图4.20 典型的三层BP神经网络结构

在正向传播中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。如果输出层不能得到期望的输出结果，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连同通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差最小。BP算法流程如图4.21所示。

图4.21 BP算法流程图

容易看出，BP学习算法中，各层权值调整均由3个因素决定，即学习率、本层输出的误差信号以及本层输入信号y(或x)。其中，输出层误差信号同网络的期望输出与实际输出之差有关，直接反映了输出误差，而各隐层的误差信号与前面各层的误差信号都有关，是从输出层开始逐层反传过来的。

1988年，Cybenko指出两个隐含层就可表示输入图形的任意输出函数。如果BP网络只有两个隐层，且输入层、第一隐含层、第二隐层和输出层的单元个数分别为n，p，q，m，则该网络可表示为BP(n，p，q，m)。

(2)研究区极端气温、极端降雨影响年最大流量过程概化

极端气温、极端降雨影响年最大流量的过程极其复杂，从极端降雨到年最大流量，中间要经过蒸散发、分流、下渗等环节，受到地形、地貌、下垫面、土壤地质以及人类活动等多种因素的影响。可将一个极端气候-年最大流量间复杂的水过程概化为小尺度的水系统，该水系统的主要影响因子可通过对年最大流量影响显着的站点的极端气温和极端降雨体现出来，而其中影响不明显的站点可忽略，从而使问题得以简化。

BP神经网络是一个非线形系统，可用于逼近非线形映射关系，也可用于逼近一个极为复杂的函数关系。极端气候-年最大流量水系统是一个非常复杂的映射关系，可将之概化为一个系统。BP神经网络与研究流域的极端气候-年最大流量水系统的结构是相似的，利用BP神经网络，对之进行模拟逼近。

(3)隐含层单元数的确定

隐含层单元数q与所研究的具体问题有关，目前尚无统一的确定方法，通常根据网络训练情况采用试错法确定。在训练中网络的收敛采用输出值Y_kp与实测值t_p的误差平方和进行控制

变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究

作者认为，虽然现今的BP神经网络还是一个黑箱模型，其参数没有水文物理意义，在本节的研究过程中，将尝试着利用极端气候空间分析的结果来指导隐含层神经元个数的选取。

(4)传递函数的选择

BP神经网络模型算法存在需要较长的训练时间、完全不能训练、易陷入局部极小值等缺点，可通过对模型附加动量项或设置自适应学习速率来改良。本节采用MATLAB工具箱中带有自适应学习速率进行反向传播训练的traingdm()函数来实现。

(5)模型数据的归一化处理

由于BP网络的输入层物理量及数值相差甚远，为了加快网络收敛的速度，使网络在训练过程中易于收敛，对输入数据进行归一化处理，即将输入的原始数据都化为0～1之间的数。本节将年极端最高气温的数据乘以0.01;将极端最低气温的数据乘以0.1;年最大1d、3d、7d降雨量的数据乘以0.001;梧州水文站年最大流量的数据乘以0.00001，其他输入数据也按类似的方法进行归一化处理。

(6)年最大流量的修正

梧州水文站以上的流域集水面积为32.70万km²，广西境内流域集水面积为20.24万km²，广西境内流域集水面积占梧州水文站以上的流域集水面积的61.91%。因此，选取2003～2007年梧州水文站年最大流量和红水河的天峨水文站年最大流量，分别按式4.10计算每年的贡献率(表4.25)，取其平均值作为广西西江流域极端降雨对梧州水文站年最大流量的平均贡献率，最后确定平均贡献率为76.88%。

变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究

表4.25 2003～2007年极端降雨对梧州水文站年最大流量的贡献率

建立“年极端气温、降雨与梧州年最大流量模型”时，应把平均贡献率与梧州水文站年最大流量的乘积作为模型输入的修正年最大流量，而预测的年最大流量应该为输出的年最大流量除以平均贡献率76.88%，以克服极端气温和降雨研究范围与梧州水文站集水面积不一致的问题。

4.5.1.2年极端气温、年最大1d降雨与梧州年最大流量的BP神经网络模型

(1)模型的建立

以1958～1997年年极端最高气温、年极端最低气温、年最大1d降雨量与梧州水文站年最大流量作为学习样本拟合、建立“年极端气温、年最大1d降雨-梧州年最大流量BP神经网络模型”。以梧州气象站的年极端最高气温，桂林、钦州气象站的年极端最低气温，榜圩、马陇、三门、黄冕、沙街、勾滩、天河、百寿、河池、贵港、金田、平南、大化、桂林、修仁、五将雨量站的年最大1d降雨量为输入，梧州水文站年最大流量为输出，隐含层层数取2，建立(19，p，q，1)BP神经网络模型，其中神经元数目p，q经试算分别取16和3，第一隐层、第二隐层的神经元采用tansig传递函数，输出层的神经元采用线性传递函数，训练函数选用traingdm，学习率取0.1，动量项取0.9，目标取0.0001，最大训练次数取200000。BP网络模型参数见表4.26，结构如图4.22所示。

图4.22年极端气温、年最大1d降雨-梧州年最大流量BP模型结构图

表4.26 BP网络模型参数一览表

从结构上分析，梧州水文站年最大流量产生过程中，年最高气温、年最低气温和各支流相应的流量都有其阈值，而极端气温和极端降雨是其输入，年最大流量是其输出，这类似于人工神经元模型中的阈值、激活值、输出等器件。输入年最大1d降雨时选用的雨量站分布在14条支流上(表4.27)，极端降雨发生后，流经14条支流汇入梧州，在这一过程中极端气温的变化影响极端降雨的蒸散发，选用的雨量站分布在年最大1d降雨四个自然分区的Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ3个区。该过程可与BP神经网络结构进行类比(表4.28)，其中， 14条支流相当于第一隐含层中的14个神经元，年最高气温和年最低气温相当于第一隐含层中的2个神经元，年最大1d降雨所在的3个分区相当于第二隐含层的3个神经元，年最高气温、年最低气温的影响值和各支流流量的奉献值相当于隐含层中人工神经元的阈值，从整体上来说，BP神经网络的结构已经灰箱化。

表4.27 选用雨量站所在支流一览表

表4.28 BP神经网络构件物理意义一览表

(2)训练效果分析

训练样本为40个，经过113617次训练，达到精度要求。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其训练过程如图4.23所示，训练结果见表4.29和图4.24。

表4.29年最大流量训练结果

图4.23 神经网络训练过程图

图4.24年最大流量神经网络模型训练结果

从图4.26可知，训练后的BP网络能较好地逼近给定的目标函数。从训练样本检验结果(表4.5)可得:1958～1997年40年中年最大流量模拟值与实测值的相对误差小于10%和20%的分别为39年，40年，合格率为100%。说明“年极端气温、年最大1d降雨- 梧州年最大流量预测模型”的实际输出与实测结果误差很小，该模型的泛化能力较好，模拟结果较可靠。

(3)模型预测检验

把1998～2007年梧州气象站的年极端最高气温，桂林、钦州气象站的年极端最低气温，榜圩、马陇、三门、黄冕、沙街、勾滩、天河、百寿、河池、贵港、金田、平南、大化、桂林、修仁、五将雨量站的年最大1d降雨量输入到“年极端气温、年最大1d降雨梧州年最大流量BP神经网络模型”。程序运行后网络输出预测值与已知的实际值进行比较，其预测检验结果见图4.25，表4.30。

图4.25年最大流量神经网络模型预测检验结果

表4.30 神经网络模型预测结果与实际结果比较

从预测检验结果可知:1998～2007年10年中年最大流量模拟值与实测值的相对误差小于20%的为9年，合格率为90%，效果较好。

4.5.1.3年极端气温、年最大7d降雨与梧州年最大流量的BP神经网络模型

(1)模型的建立

以1958～1997年年极端最高气温、年极端最低气温、年最大7d降雨量和梧州水文站年最大流量作为学习样本来拟合、建立“年极端气温、年最大7d降雨- 梧州年最大流量BP神经网络模型”。以梧州气象站的年极端最高气温，桂林、钦州气象站的年极端最低气温，凤山、都安、马陇、沙街、大湟江口、大安、大化、阳朔、五将雨量站的年最大7d降雨量为输入，梧州水文站年最大流量为输出，隐含层层数取2，建立(12，p，q，1)BP神经网络模型，其中，神经元数目p，q经试算分别取10和4，第一隐层、第二隐层的神经元采用tansig传递函数，输出层的神经元采用线性传递函数，训练函数选用traingdm，学习率取0.1，动量项取0.9，目标取0.0001，最大训练次数取200000。BP网络模型参数见表4.31，结构如图4.26所示。

表4.31 BP网络模型参数一览表

图4.26年极端气温、年最大7d降雨-梧州年最大流量BP模型结构图

本节输入年最大7d降雨时选用的雨量站分布在8条支流上(表4.32)，在发生极端降雨后，流经8条支流汇入梧州，在这一过程中极端气温的变化影响极端降雨的蒸散发，且选用的雨量站分布在年最大7d降雨四个自然分区的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4个区中。该过程可与BP神经网络结构进行类比(表4.33)，其中，8条支流相当于第一隐含层中的8个神经元，年最高气温和年最低气温相当于第一隐含层中的2个神经元，年最大7d降雨所在的4个分区相当于第二隐含层的4个神经元，整体上来说，BP神经网络的结构已经灰箱化。

表4.32 选用雨量站所在支流一览表

表4.33 BP神经网络构件物理意义一览表

(2)训练效果分析

训练样本为40个，经过160876次的训练，达到精度要求，在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其训练过程如图4.27所示，训练结果见表4.34，图4.28。

图4.27 神经网络训练过程图

表4.34年最大流量训练结果

图4.28年最大流量神经网络模型训练结果

从图4.28可知，训练后的BP网络能较好地逼近给定的目标函数。由训练样本检验结果(表4.34)可得:1958～1997年40年中年最大流量模拟值与实测值的相对误差小于10%和20%的，分别为38年、40年，合格率为100%。说明“年极端气温、年最大7d降雨-梧州年最大流量BP神经网络模型”的泛化能力较好，模拟的结果较可靠。

(3)模型预测检验

把1998～2007年梧州气象站的年极端最高气温，桂林、钦州气象站的年极端最低气温，凤山、都安、马陇、沙街、大湟江口、大安、大化、阳朔、五将雨量站的年最大7d降雨量输入到“年极端气温、年最大7d降雨- 梧州年最大流量BP神经网络模型”。程序运行后网络输出预测值与已知的实际值进行比较，其预测结果见图4.29和表4.35。

图4.29年最大流量神经网络模型预测检验结果

表4.35 神经网络模型预测结果与实际结果比较

由预测检验结果可知:1998～2007年10年中年最大流量模拟值与实测值的相对误差小于20%的为7年，合格率为70%，效果较好。

4.5.1.4 梧州年最大流量-年最高水位的BP神经网络模型

(1)模型的建立

以1941～1997年梧州水文站的年最大流量与年最高水位作为学习样本来拟合、建立梧州水文站的“年最大流量-年最高水位BP神经网络模型”。以年最大流量为输入，年最高水位为输出，隐含层层数取1，建立(1，q，1)BP神经网络模型，其中，神经元数目q经试算取7，隐含层、输出层的神经元采用线性传递函数，训练函数选用traingdm，学习率取0.1，动量项取0.9，目标取0.00001，最大训练次数取200000。BP网络模型参数见表4.36，结构如图4.30所示。

表4.36 BP网络模型参数一览表

图4.30 梧州年最大流量—年最高水位BP模型结构图

广西西江流域主要河流有南盘江、红水河、黔浔江、郁江、柳江、桂江、贺江。7条主要河流相当于隐含层中的7个神经元(表4.37)，整体上来说，BP神经网络的结构已经灰箱化。

表4.37 BP神经网络构件物理意义一览表

(2)训练效果分析

训练样本为57个，经过3327次训练，误差下降梯度已达到最小值，但误差为3.00605×10^-5，未达到精度要求。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其训练过程如图4.31所示，训练结果见图4.32和表4.38。

表4.38年最高水位训练结果

从图4.32和表4.19可看出，训练后的BP网络能较好地逼近给定的目标函数。对于训练样本，从检验结果可知:1941～1997年57年中年最高水位模拟值与实测值的相对误差小于10%和20%的分别为56a，57a，合格率为100%。说明“年最大流量-年最高水位BP神经网络模型”的实际输出与实测结果误差很小，该模型的泛化能力较好，模拟的结果比较可靠。

图4.31 神经网络训练过程图

图4.32年最高水位神经网络模型训练结果

(3)模型预测检验

把1998～2007年梧州水文站年最大流量输入到“年最大流量-年最高水位BP神经网络模型”。程序运行后网络输出预测值与已知的实际值进行比较，其预测结果见图4.33，表4.39。

表4.39 神经网络模型预测结果与实际结果比较

从预测检验结果可知:1998～2007年10年中，年最高水位模拟值与实测值的相对误差小于20%的为10年，合格率为100%，效果较好。

图4.33年最高水位量神经网络模型预测检验结果

⑵ 郑州汛情叠加疫情，当地市民该如何“闯关”

近期郑州可谓是屋漏偏逢连夜雨，汛情还没彻底过去，疫情又再次来袭，郑州如何“闯关”，顺利度过这个苦难时期，就成了摆在郑州人民面前为止最大的难题了。

第三，灾后重建和疫情防控双线作战，越是复杂，越要科学统筹。像水灾、疫情这样的大型灾害，决不能各自为政，当地市民一定要听从政府的统筹安排，对相关应急政策，要给与理解，并积极配合。在这个关键时刻，有些统筹安排，可能会影响到当地市民的正常生活，但是这都是为了尽快度过困难时期的必要措施，只有全民大力支持，才能更快的闯过这个难过，尽早恢复正常生活状态。

一方有难，八方支持，郑州在发生水灾后，全国各地、社会各界都以不同形式给与了大量关注和帮助。疫情再袭后，政府部门也进行了最及时的应对，因此我相信郑州一定会顺利度过这个难关的。

⑶ 罕见暴雨致郑州地铁全线停运，12人死亡，遇到水灾该如何自救

我们所生活的环境，每时每刻都会发生着各种各样的变化 ，指社会经济的不断发展，人们对于安全意识的提高也有了不同程度的认识 。我们都知道，生命安全是我们每个人必须要重视的一个问题 ，当发生各种各样的地质灾害的时候，我们应该如何正确的逃生或者预防呢 。对于我们遇到相映的，所以在以及洪水，我们应该怎样的逃生或者自救呢 ？对于这个问题，我们应该结合多个方面进行综合分析 。

⑷ 水灾数据挖掘可以与复杂网络想结合吗

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：
1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。
2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。
综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：
1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：
5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。
6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。
综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。
总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：
应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
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⑸ 郑州水灾严重，对全国交通影响有多大

我看到了这样一条消息，郑州水灾严重，对全国交通影响有多大？关于郑州暴雨事件，我相信大家都关注，而且这次的事件造成很大的社会伤害，暴雨之下，郑州市内大部分区域断水断电，多条高速公路封路，列车，飞机停运。郑州对外交通停摆，对全国的交通运输也产生了较大的影响。而且郑州，素有中国铁路心脏之撑，这里不论高铁还是普铁的数量都在中国居于前列，其线路多，规模大，覆盖广。所以，此次郑州事件会给国家带来一些很大的损失。所以说，这场水灾对郑州的水灾对经济，交通，粮食产量均产生了巨大的影响。但是，每次我国面对任何天灾时，只要大家团结一致，就一定能共度难关，所有的不好都会过去，一定要相信，这个世界还是美好的。只要大家一起共同去支援郑州，就会取得胜利。

⑹ 水灾的时候移动手机没有信号，有谁知道原因吗

移动手机没有信号，是因为移动基站信号塔可能坏了，最大的可能是移动信号塔的供电系统出了问题，移动基站有应急蓄电池电源，一般只能供电20小时左右，如果供电线路被水充坏了，短时间无法修复，电池电量用完基站就停止工作，当然就没有信号了

⑺ 郑州灾后停电断网，甚至出现以物易物的情况，当失去互联网，我们该怎么办

郑州出现水灾之后停电断网，很多人出现的情况就是手机里面有钱，但是自己没有钱，你手机里面有钱，你想支付的话，你起码得用到网络吧。断水断网断电手机能不能开机是个问题，开机了之后你有没有支付的网络也是个问题。

平常我们在手机的移动支付上面就应该留个心眼，你不要钱包里面一分现金都没有，你手机有可能遇到关机的情况，也可能遇到丢失的情况，还可能遇到极端的断水断电断网的情况。那手机没有办法发挥作用了，你不能饿死啊，你仍然需要消费啊，最基本的你要吃东西你要喝东西，你不能单纯指望别人的救援，所以你要有现金钱包里面正常放个几十块钱几百块钱的现金，可以在危机关头起到很大的作用。

⑻ 郑州暴雨导致地铁被雨水倒灌，从此次灾难中该吸取哪些教训

最近的中国大事就是郑州暴雨，最后变成洪水灾害，洪水淹没了城市、冲垮了农田、带走了很多人的性命、破坏了无数个家庭，让郑州人民无家可归，在这一次的洪水灾害中，人们应该吸取怎样的教训？

第三，地铁必须选择有应急口，一旦有事故发生，给地铁中的人一条逃亡的生路，而不是只能在那个小小的空间里面等待救援。

⑼ 发洪水导致网络无法使用一般是因为什么

洪水把信号塔（基站）给泡了

⑽ 洪灾后的郑州，给我们带来了哪些思考

我在网上看到了这一条消息，洪灾后的郑州，给我们带来了哪些思考？此次的郑州事件，引发了很多人的关注。而且这次的事件，不仅给郑州带来了很大的损失，也给国家带来了很大的损失。每次到灾难时刻，总会有说风凉话的，也会有恶意攻击的。在今天仍有利益之争的全球环境下，外界某些势力对中国治理能力和制度体系进行攻击，并不是新闻。因此我们自己要有定力，要坚持做好自己的事。遇到灾难的时候，全国人民要团结一致，这样才会减少更多的损失，才会取得胜利。各种各样的都有，确实，在水灾事件，最需要的就是人民的团结一致，如果人民不团结，就会牺牲更多的人，损失更多的经济财产。面对灾难时，我们要做的就是团结一致、共度难关。其实，灾难不可怕，可怕的是人们的不团结。团结一致、众志成城，灾难总会消失在我们眼前。