利用遗传算法优化BP神经网络模型对数据进行仿真训练，可以对变形监测数据以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明遗传算法优化BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度，代码是基于matlab语言自己写的，可供参考

近年来,随着科学技术的飞速发展,我国高等教育进入了大众化阶段。高校不断扩招,一方面学生人数在大幅增加,另一方面生源质量在普遍下降,给高校教育教学工作带来了许多问题。在日常教育教学中,学校积累了大量的、复杂的教育教学数据,管理和检索这些数据变得越来越困难。如何从这些数据中发现内在的、有价值的信息,为学校决策者提供参考信息,科学指导教学,提高教学管理水平,是目前高校中值得研究的问题。同时,数据挖掘技术的快速发展及其应用领域的不断扩大使得将数据挖掘技术应用于高校的教学、管理已是必然的趋势。将数据挖掘应用于教学中无疑是非常有益的,可以全面地分析考试结果与各种因素之间隐藏的内在联系,有针对地采取有效措施,推进教学改革,提高教育教学质量。本文主要是根据给定的大学预警学生数据,利用数据挖掘技术(分类和预测、关联分析、聚类分析),按照相对应的分析模式对预警生数据进行挖掘,得到预警生的不及格课程之间的内在联系、学生课程不及格的可能原因和关键因素以及预警生共有的特征,挖掘出隐藏规律和模式。根据这些有用信息对即将或者已经偏离学分要求的学生进行预警,以及对以后教学工作的预测,从而使整体教学质量得以提高。

全局联动的数据呈现： 1、各区，各校，各班一张表 2、多级数据报表呈现，支持钻取 3、支持笔刷、缩放等探索式分析 疫情信息的精准统计： 1、学校填报率、疑似人数、确诊人数 2、各区异常人数排名 3、“热力图”动态呈现疫情信息 疫情风险预警： 1、疫情风险指数：根据发烧人数、接触湖北人数、疑似人数、确诊人数做研判 2、疫情风险分析：重灾区分析、学生家长GPS打卡位置数据分析

安全防范系统是现代技术革命的产物，也是防止犯罪最重要的手段，为确保校区内的高度安全、对突发事件的取证确认能力及学校保卫人员对校区内公共场所的宏观监控，在校区内各个主要干道、重要场所、重要区域等处安装摄像机和报警探头，协助保安管理部门对于校区内的现场情况获取直观的图像，并实时掌握校区的全面情况，一旦发生报警及时联动录像系统进行取证记录，以便为事后分析取证提供依据。 盗窃、抢劫犯罪：对主要出入口及周界进行有效防护是防止案发生的第一道保障，对电梯、主要楼道防护是防止案发生的第二道保障，重要区域的特定防范起到了最后一道防线的作用。三道有效的防护措施是降低盗窃、抢劫案发的有效措施。 暴力犯罪：安装于重要场所隐蔽处的紧急按钮能在发生暴力事件时，让管理处值班人员第一时间得知，并采取相应措施，制止犯罪的进行。 意外事件：通过安装在各处的摄像机，可及时发现突发意外事件的发生，采取相应措施避免损失。

数字化校园是以数字化信息和网络为基础，在计算机和网络技术上建立起来的对教学、科研、管理、技术服务、生活服务等校园信息的收集、处理、整合、存储、传输和应用，使教学资源得到充分优化和利用。通过实现从环境（包括设备，教室等）、资源（如图书、讲义、课件）到应用（包括教学、管理、服务、办公等）的全部数字化，在传统校园基础上构建一个数字空间，以拓展现实校园的时间和空间维度，提升传统校园的运行效率，扩展传统校园的业务功能，最终实现教育过程的全面信息化，达到提高办学质量和管理水平、从而提升核心竞争

通过建设智慧校园平台提高学校教育的信息化水平，并探索如何促进基于大数据模式下的教育管理与教育教学实现形式，逐步解决校园教学的全向交互、校园环境的全面感知、校园管理的高效协同、校园生活的个性便捷，最终实现建成完整统一、技术先进，覆盖全面、应用深入，高效稳定、安全可靠的智慧校园。具体目标就是实现“五个智慧化”和“一站式服务”：

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PPTX文件，6页，智慧城市推荐预警发布系统建设方案，精品一级

全国森林防火规划纲要(2016~2025)提出：充分利用信息化手段，加强预警监测、森林防火通信和信息指挥能力建设，构建森林防火信息化体系，大幅提升森林防火信息感知、信息传输、信息处理和信息应用四种能力，不断提高森林防火科技含量

充分依靠“三深一土”科技创新，提升地质灾害形成机理、早期识别、成灾模式等方面的科学认识，加强灾害风险评估预测预警等研究，完善地质灾害相关理论。提升特大地质灾害监测预警网络与应急处置专业化支撑能力。加快研发地质灾害监测设备和预警技术方法，提高监测预警预报精度，大力推进物联网、大数据和云计算等地质灾害防治中的应用。