简介：摘要：本文研究了主动配电网分布式电源、无功补偿设备、柔性负荷的优化控制策略。首先对不同类型负荷特性进行了分析，并提出了基于需求响应的系统控制策略。通过粒子群智能算法对切负荷进行寻优求解，进一步优化电网运行的效率和可靠性。随后，本文探讨了负荷预测模型的构建方法，并对时间序列分析法、灰色预测模型和机器学习算法等常见预测方法进行了详细介绍。最后，本文对配电网异常检测技术进行了分析，提出了基于规则、统计学和机器学习的三种检测方法，帮助电网及时发现异常情况并提高系统的安全性与稳定性。

简介：摘要：

简介：摘要：智能电网是关键的发展前景，但在各个阶段的信息规划中，都涉及到电力数据。大数据时代的到来让每个人都明白了数据的价值，而电力数据信息的内容可以合理处理电网安全稳定问题，为电网运行控制提供支持。因此，有必要对电力数据管理和分析中的负荷预测分析及异常检测算法进行科学研究。

简介：摘要: 近年来，随着智能技术的发展，电力设备智能检测与预测维护技术已经被广泛地应用于电网系统中。由于智能检测技术的应用，使得电网正朝着更加智慧和高效的方向前进，并且逐渐实现自主可控。但是，对智能检测技术的监控和保养工作的重视程度也需要大大提高。因此，必须引入最新的检测与预测维护技术。所以本文首先探讨了电力设备的基本特征，并分析了电力设备智能检测与预测维护技术，最后阐述具体的应用。通过这些工作，希望通过应用这种新型的技术来改善用户的用电体验。

简介：摘要钢化玻璃应用广泛，但其自爆问题是一个被称为玻璃癌症的难题，其特征是突发性和灾难性，因此如何减少和预防预测玻璃自爆是钢化玻璃工程应用领域的关键问题。本文重点探讨了钢化玻璃的自爆机理，揭示了钢化玻璃为什么会自爆，什么条件下可能自爆和各种影响玻璃自爆的内在与外在因素。研究发现由于杂质和缺陷引起的应力集中是导致自爆的关键因素，证明钢化玻璃内部的残余应力和局部强度均是非线性分布，局部强度在玻璃表面最高，中间层最低，自爆的根本原因是内部的应力集中超过了局部强度，而传统认识的硫化镍或单质硅等各种杂质只是引起自爆的间接原因。提出的钢化玻璃自爆准则为玻璃破碎分析提供了有用的参考。

简介：摘要：本文主要研究了基于机器学习的公路工程病害检测与预测方法。首先介绍了公路工程病害检测与预测的重要性，然后概述了传统的病害检测与预测方法及其不足之处。接着，本文详细介绍了一种基于机器学习的公路工程病害检测与预测方法，该方法包括图像处理和深度学习算法的应用，以及实验设计和数据分析的详细过程。最后，本文总结了该方法的优点及其局限性，并提出了未来研究方向的建议。关键词：公路工程、病害检测、预测、机器学习、深度学习、CNN、图像处理、特征提取、支持向量回归、随机森林回归、神经网络、高速公路、交通量、使用年限。

简介：摘要：水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，对于保障国民经济的持续发展和人民生活水平的提高具有重要意义。然而，钢衬钢筋作为水利工程中的关键材料，其腐蚀问题一直是工程安全和耐久性面临的重大挑战。钢衬钢筋的腐蚀不仅会导致结构强度的降低，还可能引发灾难性的结构失效，造成巨大的经济损失和社会影响。故，对钢衬钢筋腐蚀进行有效的检测与寿命预测，对于确保水利工程的安全运行、延长工程使用寿命以及实现可持续发展具有重要的理论和实际意义。

简介：摘要：本文首先阐明了水稻对于百姓、社会、国家的重要意义，接着论述了现有水稻产量预测方法的一些不足，包括传统方法及遥感方法的一些缺陷，然后探讨了将机器学习和深度学习结合无人机技术运用到水稻稻穗检测及产量预测中，主要分析了无人机飞行高度、数据集标注方式、目标检测算法选用、测产模型建立等几个比较重要的点，旨在为智慧农业的发展贡献一份力量。

简介：摘要：煤炭一直是全球能源供应链中的关键组成部分之一，为各个国家的工业化发展提供了充足的能源供应。然而，煤矿生产面临着严峻的挑战，其中之一是机电设备的故障问题。煤矿机电设备的工作环境非常恶劣，导致其受到多种不利因素的影响，故障风险大大提高。为了提高煤矿机电设备故障检测与预测水平，需要将现代技术应用于故障检测与预测工作中。

简介：摘要：近年来，我国的煤矿资源的需求不断增加，煤矿开采越来越多。随着煤矿机电设备的广泛应用，故障诊断与维修策略的研究变得日益重要。本文首先分析系统总体设计，其次探讨相关关键技术，为煤矿机电设备故障诊断与维修策略提供了新的思路和方法。

简介：摘要：近年来，社会对电力的需求越来越大，电力工程建设的数量也逐渐增加。电力负荷的预测影响着电力储蓄和输送的工作质量，所以提高电力负荷预测的精准度对提高电力部门的效率具有重要意义。随着时代的发展，电力系统的机构变得越来越复杂，电力负荷的形式也越来越多样化，像非线性变化、事变、和不确定变化越来越突出，为了适应这一变化，诞生了人工神经网络，与传统的预测方法相比较，人工神经网络预测的精准度更高、非线性映射、自学能力都得到了提高，为电力负荷预测做出了卓越的贡献。本文就用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测展开探讨。

简介：摘要：经济的发展，社会的进步推动了我国综合国力的提升，也给电力行业的发展提供了充足的定力。为解决电网的安全稳定问题，各国都在大力发展智能电网。我国提出建立包含发电、输电、配电、用电等环节的信息化、自动化、现代化智能电网。当前，我国已经基本实现智能电网的硬件建设，后续智能电网的建设将主要集中在电力数据的管理分析和终端智能交互方面。

简介：摘要：室内空气污染是影响人类生活和健康的重要因素。据WHO统计，近几年，由室内空气污染所导致的疾病在所有疾病的比例呈上升趋势。所以，对室内空气污染的检测与净化势在必行。本文针对室内空气污染物的来源进行分析，对污染物的种类进行检测和预测，并提出改善及净化的具体措施。希望通过本文提高人民对室内空气污染物的重视并对改善室内空气质量起到一个良好的促进作用。

简介：摘要：近年来，社会对电力的需求越来越大，电力工程建设的数量也逐渐增加。电力负荷的预测影响着电力储蓄和输送的工作质量，所以提高电力负荷预测的精准度对提高电力部门的效率具有重要意义。随着时代的发展，电力系统的机构变得越来越复杂，电力负荷的形式也越来越多样化，像非线性变化、事变、和不确定变化越来越突出，为了适应这一变化，诞生了人工神经网络，与传统的预测方法相比较，人工神经网络预测的精准度更高、非线性映射、自学能力都得到了提高，为电力负荷预测做出了卓越的贡献。本文就用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测展开探讨。

简介：摘要：本文旨在探讨机械自动化设备智能检测与预测维护策略，以提高设备运行效率和延长设备寿命。通过分析智能检测技术在机械设备维护中的应用，结合预测维护策略的理论与实践，提出了一套综合的解决方案，以应对设备故障和损坏，减少停机时间，提高生产效率。

简介：摘要

简介：摘要：本文针对钢结构建筑主体疲劳损伤的检测与寿命预测技术进行了深入研究。首先，分析了钢结构建筑主体疲劳损伤的原因和特征，然后介绍了目前常用的疲劳损伤检测技术。接着，探讨了钢结构建筑主体寿命预测的方法和技术，并提出了加固与寿命延长技术的应用。最后，总结了研究成果，并对未来的研究方向提出了建议。

简介：自1969年计算机网络诞生以来,互联网经历了40多年的发展,在此过程中网络的形态和作用都发生了翻天覆地的变化,互联网的应用也深入到了人们生产生活的方方面面,随之而来的网络安全威胁变得日益严重,网络安全成了一个困扰网络应用的首要问题,各种网络攻击层出不穷,尤其是DDoS攻击带来了巨大的危害.因此对网络攻击进行识别研究,进而进行网络防御显得尤为重要,本文将对基于负载预测的分布式网络攻击进行阐述和对DDoS攻击的检测进行分析.

简介：摘要：本文研究建筑工程质量检测数据的智能分析与预测模型，旨在提高建筑工程质量管理的效率和准确性。随着建筑工程规模的不断扩大和复杂性的增加，质量管理变得更加关键。本研究主要围绕建筑工程质量检测数据的分析和预测展开，通过应用先进的数据分析技术和机器学习算法，构建了一种智能模型，可以实时监测质量指标、识别潜在问题，并预测可能的质量风险。通过这一模型的应用，建筑工程管理者可以更好地了解工程质量的状况，及时采取措施，降低质量风险，提高工程的可持续性和安全性。本研究的主要贡献在于为建筑工程质量管理提供了一种智能化的方法，为工程项目的成功实施提供了有力支持。

简介：摘要：本文深入探讨了振动分析技术在机械设备故障预测与检测中的应用。首先，概述了机械设备在现代工业中的重要性及其故障带来的严重影响，强调了振动分析作为非侵入式、实时性强的故障预测与检测手段的重要性。随后，系统介绍了振动分析的基础理论，包括振动学基本原理、振动信号的采集与处理技术以及常用的振动分析方法。在故障预测方面，本文构建了基于振动数据的故障预测模型，并通过实际案例验证了模型的有效性和准确性，展示了振动分析在旋转机械、往复机械等典型机械设备故障预测中的应用。在故障检测方面，本文提出了基于振动信号的故障检测策略与流程，通过特征提取与识别算法实现了对不平衡、不对中、松动、裂纹等典型故障的检测，并分析了检测结果与相应的处理措施。