域内，用于快速定位偏移数据。 3 审核阶段质控—— 可视化校验 可视化校验 通过数据规律，利用可视化的方法，对数据进行横向校验。 直方图 可用于发现单位填写错误的异常 聚类分析 从数据离散性上发现异常 散点图 从数据的规律上发现异常 3 专题 退回数量 退回数量占比 畜禽 67601 条 98.89% 地膜 13728 条 36.39% 秸秆 581 条 3.98% 水产 箱形图 ( 英文 :Box plot) ，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名 ， 常见于品质管理。 其最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据 的离散分布情况。 算法检测——检测方法介绍 4 系统异常值算法介绍 -kmeans 以空间中 k 个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇 的 形心的值，直至得到最好的聚类结果

构建 仿真 推演 数据 探索 实体 模型 模型运行管理调度框架 设备 模型 …… 模型运行支撑平台 模型生产管理框架 综合建模平台 驱动 引擎 运行 监控 离散 事件 时序 事件 特征 提取 行为 模型 智能 算法 模型 测试 数据 降维 数理 统计 产线 模型 系统 模型 交互 模型 模型 部署 模型 评估 模型 管理 功能：

元数据管理 数据目录编制 数据服务发布 数字乡村大数据平台 基础数据 规划数据 数据采集 数据采集生产 系统数据整合 离散数据收集 物联网数据接入 管理数据 数据治理 数据标准制定 数据规整 数据融合 数据建库 电子大屏端 生态宜居 耕地保护 人居环境整治 土地整治与生态修复

分适合解决信息挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类： 第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主 要代表为函数型网络、感知机；第二类是用于联想记忆和优化算法 的反馈式神经网络模型，以 Hopfield 的离散模型和连续模型为代表； 第三类是用于聚类的自组织映射方法，以 ART 模型为代表。虽然神 经网络有多种模型及算法，但在特定领域的信息挖掘中使用何种模 17 型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策 规则配置 数据质量模块支持灵活的规则配置，会形成基于企业应用的业 务模板，拥有完整的数据质量度量标准。模板中提供了波动阈值比 较、固定值比较两种度量方式，覆盖字段级、表级规则，包含空值、 唯一值、离散值、最大值、最小值、平均值、汇总值等采集方法， 且提供了自定义规则适配多样化业务需求。 自定义规则 自定义编写规则表达式。支持标准 SQL 形式的自定义规则，任 意复杂度。规则强弱分类、红橙等级预警。服务将规则按照重要程 解耦， 带来了多快好省的优势，但于此同时带来了对多种服务统一进行管 理、监控、记录、告知的新的任务。统一服务管理平台能够有效的 通过服务管理、日志管理、业务监控、远程监控的能力，实现对多 个离散的服务能力引擎进行统一的全局管理，有效解决微服务架构 模式所带来的管理问题。 1.4.2.3.2.1.2 功能架构 统一服务管理平台功能架构如下图所示： 1.4.2.3.2.1.3 功能设计

建设方案 V 线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间 的残差平方和。 u KNN 回归 在数据标签是连续变量而不是离散变量的情况下，可以使用 KNN 回归。分配给查 询点的标签是根据其最近邻居标签的平均值计算的。 u 决策树回归 决策树也可以应用于回归问题 u 随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 。查询工具支持基于元数 据的查询 ，可以定制显示列和定制查询条件 ，并具有如下特点： 1) 支持相关查询 2) 支持数据过滤（维度、粒度、指标范围）、排序 3) 支持交叉表、直方图、面积图、离散图、曲线图等 4) 支持数据导出： Excel、Word、 HTML、TXT 第 113 页 共 129 页 县级公共大数据资源中心

（二）无人机飘移预测模型 1. 验证已有模型 随着农业无人机在精准农业中的应用日益广泛，雾滴沉积与飘移 的模拟已成为预测喷洒性能的重要工具，可显著降低田间试验成 本和时间。通过计算无人机旋翼运动产生的下洗流场，求解离散 相粒子的运动轨迹，可以预测雾滴的沉积和飘移模式。这些预测 考虑了旋翼结构演变以及地面作物冠层与旋翼下洗气流相互作用 的影响。通过引入蒸发、冠层效应等模型，可以进一步提高模拟 精度。 目前，主要的建模方法包括大模型（如