1、“.....应当选用适当的算法来对中间件的故障特征进行筛选，滤除其中不相关的部分，以此降低干扰并提高效率。因此，本文提出灰色状态下的马尔科夫预测模型。关键使中间件检查工作从目前以事后维修为主的状态转变为事前预测的状态。此外，技术还能提供最优的维修策略，帮助工作人员快速地完成维修工作，显著提高工作效率和资源的利用率。参考文献孙澄宇基于技术的智能开关拒监测及诊断系统的平台设计电测与仪表，翟明玉，雷宝龙电网调度自动化系统消基于的电力中间件故障报警论文原稿到报警标准，若超出则启动报警功能步骤，结果评估。当启动报警功能后，对该报警结果进行评估。实例验证本文以电力信息系统中的堆栈进行实例分析。首先以该信息系统中的个堆栈的数据作为训练数据样本......”。

2、“.....数据经过处理后，通过灰色马尔科夫模型进行预测，马尔科夫模型后，本文进步设计了基于的电力中间件故障报警流程，如图所示。从图可以看到，基于的电力中间件故障报警流程包括以下步骤步骤，训练数据。具体来说，首先构建中间件的参数模型，然后根据此模型对中间件的运行状态以及配臵参数等进行采集步骤，数据处理。对所采集的中间件原始数的故障预测，其具体方法如下所述首先，构建灰色预测算法模型。将中间件运行状态数据的原始序列设为，则其中，为基础序列为对比序列。然后，以灰色预测算法对进行轮询预测，以此得出预测序列戈，即在此基础上算出相对波动变化率设空间状态为，在不同的波动变化率下，被等分信息分析功能......”。

3、“.....以此作为故障诊断的依据。灰色预测算法灰色预测算法是种基于单变量的微分方程模型，能够很好地处理线性数据，但并不适用于波动较大的非线性数据，因此该算法在短期预测方面较为理想，而中长期预测方面的效果却难以满足需求。对此，与实现电信科学，。基于的电力中间件故障报警论文原稿。信息分析功能。技术能够将经过处理的信息与预设值进行对比分析，以此作为故障诊断的依据。信息处理功能。技术能够对采集到的设备运行状态信息进行处理，通过特征提取选择以及生成集合，为下步流程提供支持。决策辅助功能以电力信息系统中的堆栈进行实例分析。首先以该信息系统中的个堆栈的数据作为训练数据样本，以上文所述的流程进行故障预测。数据经过处理后......”。

4、“.....其结果如图所示。图中以圆圈标出了预测值超出臵信阈值的情况，可以看到以灰色马爾科夫模型所预测的结果与实的电力中间件故障报警流程包括以下步骤步骤，训练数据。具体来说，首先构建中间件的参数模型，然后根据此模型对中间件的运行状态以及配臵参数等进行采集步骤，数据处理。对所采集的中间件原始数据进行特征提取，筛选掉冗余特征以及不完整或无关的特征步骤，以灰色马尔科夫模型进行预测，得出最终的预中，为基础序列为对比序列。然后，以灰色预测算法对进行轮询预测，以此得出预测序列戈，即在此基础上算出相对波动变化率设空间状态为，在不同的波动变化率下，被等分为个，即因此，当时间序列为可预测时......”。

5、“.....为实际维修工作提供决策支持。基于的电力中间件故障报警论文原稿。信息处理功能。技术能够对采集到的设备运行状态信息进行处理，通过特征提取选择以及生成集合，为下步流程提供支持。策略，帮助工作人员快速地完成维修工作，显著提高工作效率和资源的利用率。参考文献孙澄宇基于技术的智能开关拒监测及诊断系统的平台设计电测与仪表，翟明玉，雷宝龙电网调度自动化系统消息中间件的特性和关键技术电力系统自动化，吴鸣，田永涛南宁供电局应用服务中间件监控系统的设测算法灰色预测算法是种基于单变量的微分方程模型，能够很好地处理线性数据，但并不适用于波动较大的非线性数据......”。

6、“.....而中长期预测方面的效果却难以满足需求。对此，本文结合采用灰色预测算法与马尔科夫模型，以此构建出灰色马尔科夫模型。该模型能够利用灰色预测算法来际值相符。结语本文主要针对如何有效进行电力信息系统中间件故障报警展开研究。对于电力信息系统而言，利用技术能够有效地对中间件的运行状态进行监控和诊断，提前预测出可能发生的故障，从而使中间件检查工作从目前以事后维修为主的状态转变为事前预测的状态。此外，技术还能提供最优的维结果，然后通过得出该结果的绝对误差值步骤，计算臵信区间。通过上步的最终预测结果与绝对误差值来得出对应时间序列下的臵信阈值步骤，报警。对预测结果与臵信阈值进行对比，以此判断该结果是否达到报警标准......”。

7、“.....结果评估。当启动报警功能后，对该报警结果进行评估。实例验证本阵，即状态转移概率矩阵当确定时间序列的空间状态时，在状态转移概率矩阵中可以找到所对应值，接着可以通过下面的公式得出最终预测结果基于的电力中间件故障报警流程设计及实现在构建灰色马尔科夫模型后，本文进步设计了基于的电力中间件故障报警流程，如图所示。从图可以看到，基于致计算出时间序列的趋势，然后通过马尔科夫模型对围绕于时间序列而波动的数据序列变化矩阵进行校正，从而得出准确的中间件故障预测结果。灰色马尔科夫模型本文提出以灰色马尔科夫模型来进行中间件的故障预测，其具体方法如下所述首先，构建灰色预测算法模型。将中间件运行状态数据的原始序列设为......”。

8、“.....中间件的运行故障具有较为复杂的特征，而这些特征不仅彼此间存在着关联，还有部分是冗余的，因此会导致信息处理将面对较大的计算量。针对这问题，应当选用适当的算法来对中间件的故障特征进行筛选，滤除其中不相关的部分，以此降低干扰并提高效率。因此，本文提出灰色状态下的马尔科夫预测模型。灰色词技术中间件故障报警随着信息化技术的发展，我国电力系统信息化建设水平日益提高，目前已经构建起较为完善的信息系统，该系统主要通过中间件实现应用与数据库之间的连接。因此，对于我国目前的电力信息系统而言，中间件能否可靠运行直接关系着整个系统的安全稳定，目前我国电力信息系统中间件的中间件的特性和关键技术电力系统自动化，吴鸣......”。

9、“.....。基于的电力中间件故障报警论文原稿。基于技术的中间件故障特征量算法如上文中所述，技术的众多功能中包括了信息采集处理以及分析等。就信息处理功能而结果如图所示。图中以圆圈标出了预测值超出臵信阈值的情况，可以看到以灰色马爾科夫模型所预测的结果与实际值相符。结语本文主要针对如何有效进行电力信息系统中间件故障报警展开研究。对于电力信息系统而言，利用技术能够有效地对中间件的运行状态进行监控和诊断，提前预测出可能发生的故障，从进行特征提取，筛选掉冗余特征以及不完整或无关的特征步骤，以灰色马尔科夫模型进行预测，得出最终的预测结果，然后通过得出该结果的绝对误差值步骤，计算臵信区间......”。