简介：【摘要】由于各种外部因素的影响，春假前后的月度售电量预测一直存在较大误差。本期旨在呈现基于X12时代分解法的完整预测模型、ARIMA模型和中度去污机。一是采用X12周期细分法，将月度售电量历史数据转化为趋势项、时间项和随机项；然后采用ARIMA模型和历史数据平均法对趋势要素、随机要素和时间要素进行预测。该算法对春节1-3月历史售电量季度率和对应月份第一天的天数进行回归分析，对预测结果进行复核。结果表明：利用Eviews软件对历史数据进行统计和计算，将预测结果与传统的ARIMA模型和TRAMO-SEATS模型进行对比，大大提高了他的预测能力。

简介：【摘要】针对城市公交的客流受天气、节假日和重大活动等因素的多重影响，存在不确定性和随机性的特点。文中基于客流设备采集的客流数据，通过分析采用正态分布方式，用95%的置信区间来进行修正。在修正的数据基础上，利用均值预测、泊松分布预测、中位数预测和截尾平均预测分别进行预测与对比。结果表明四种预测方法在不同样本下的数据略有偏差，而且偏差存在一定的随机性。最后利用四种预测方法加权平均来进行修正。

简介：摘要：建立数学模型进行项目成本预测，用函数关系来表示比较稳定的结构或现象间比较稳定的相关关系，对一定时期内成本变动的趋势做出判断，进行项目成本预测是确定成本目标的一种有效技术。

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的电力负荷预测模型及其应用。电力负荷预测在电力系统调度和能源规划中具有重要意义。传统的电力负荷预测方法存在着精度不高和复杂度较高的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的模型。该模型使用长短期记忆（LSTM）网络来捕捉负荷数据中的时序依赖性，并通过适当的训练和调整来提高预测精度。通过实验验证，该模型在电力负荷预测中表现出了较高的准确性和可靠性。此外，本文还介绍了该模型在电力系统调度、能源规划和市场交易等领域的应用。这种基于深度学习的电力负荷预测模型具有广阔的应用前景，可以为电力行业提供有效的决策支持。

简介：摘要：本文主要研究基于大数据的工程造价预测模型，该模型利用大数据技术和算法，对工程项目的造价进行准确预测。文章首先介绍了工程造价预测的背景和重要性，阐述了传统预测方法存在的问题。接着，详细讨论了基于大数据的工程造价预测模型的原理和方法，并提出了相应的实施步骤。最后，通过实例验证了该模型的有效性和可行性。

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简介：摘要：传统水电检修和设备维护模式存在的缺点和问题不容忽视，且日益成为电力生产安全事故的焦点和“始作俑者”。研究物联网建设、模型系统工程和大数据分析技术实现水电设备工况分析等功能是目前水电能源行业数字化转型的重要课题。大唐彭水水电站从系统架构、设备编码、算法逻辑和数据处理等发面研究并应用了基于模型的水电设备工况及趋势预警系统，通过两个应用案例验证该系统的有效性和实现数字化转型的重要意义：管用、实用、好用是实现数字化转型和智慧电厂建设的出初衷和原则。

简介：  摘要：注塑模具作为塑料制品工业化生产的核心装备，其内在性能、结构设计以及制造质量均对最终产品的精度、外观质量、生产效率以及生产成本产生直接且深远的影响。在注塑成型过程中，模具需要经受住高温、高压以及机械磨损等多种极端工况的考验，同时，由于塑料熔体的流动特性以及模具冷却系统的效果，都会对模具的实际工作状态和使用寿命产生显著影响。本文旨在分析注塑模具失效的原因，并建立寿命预测模型，以优化模具设计，提高生产效益。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑工程成本预测模型及其应用案例分析。通过介绍成本预测的重要性和现有模型，结合实际案例，分析建筑工程成本预测模型的应用实践，为建筑行业的成本管理提供参考和启示。

简介：【摘要】 本文基于多维度指标，以预测准确性指标、模型鲁棒性指标和模型解释性指标三个方面的指标为基础，研究公交客流预测模型的校准问题。为了对异常数据的容忍度更加敏感，论文引入公交客流预测模型的鲁棒性指标作为评估模型。该指标能够衡量模型在面对异常数据时的表现和稳定性。在实际应用中，公交客流预测模型需要具有较高的鲁棒性，才能够应对各种异常情况，提高预测准确性和可靠性。因此，评估公交客流预测模型的鲁棒性指标非常重要，可以帮助我们选择最适合实际应用的预测模型。研究结果表明，基于多维度指标的公交客流预测模型校准方法可以有效提高公交客流预测的准确性和可靠性，为公交运营管理提供了重要的支持和参考。

简介：摘要：随着城市交通的日益拥堵，交通流分析与预测在交通工程中显得愈发重要。本文首先概述了交通流分析的基本概念及其在城市交通规划与管理中的作用，随后详细介绍了当前主流的交通流预测模型，并探讨了这些模型在实际应用中的优势和局限。最后，文章展望了交通流分析与预测模型未来的发展方向，以期为城市交通的持续优化提供理论支持和实践指导。

简介：

简介：摘要：本研究基于电气、机械和环境参数的监测，结合传感器和无线传输技术，建立了设备状态监测体系。通过数据预处理、特征提取和状态评估，构建了设备健康状态分类与故障检测模型。在此基础上，采用统计和机器学习方法，开发了设备寿命预测模型，并进行了模型验证。针对不均衡小样本数据提出一种改进的AdaBoost算法，希望能提高预测性能。

简介：摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在能源领域的应用越来越广泛。能源需求预测是能源规划和管理的关键环节，准确的预测可以帮助决策者制定有效的能源政策，优化能源配置，提高能源利用效率。

简介：摘要：焊接接头在工程结构中起着至关重要的连接作用，但由于其存在诸多复杂的应力和几何特征，其疲劳性能成为工程设计中不可忽视的问题。疲劳寿命预测模型的研究与应用可以为工程师提供预测焊接接头寿命的有力工具，帮助他们在设计阶段就能发现潜在问题并进行改进。

简介：摘要：化工行业的安全评价与预测日益依赖于大数据技术。通过建立基于大数据的安全评价与预测模型，能够全面分析化工生产过程中的安全隐患，并实时预测潜在的安全风险。模型结合数据挖掘、机器学习和统计分析技术，提高了安全评价的准确性和预测能力，为化工企业提供了科学的决策支持和风险管理方案。

简介：摘要：

简介：摘要：本研究致力于构建一种基于风险管理的工程造价预测模型，旨在提高工程项目的成本控制和管理效率。通过综合考虑项目风险因素及其对造价的影响，构建了一套全面有效的预测框架。该模型利用历史数据和风险评估结果，结合相关算法和统计方法，对工程项目造价进行精准预测。研究结果表明，该模型能够有效识别和评估风险，提高造价预测的准确性和可靠性，为工程项目的决策提供了重要支持。

简介：摘要：随着科技的快速发展，机器学习在各个领域的应用日益广泛，其中包括建筑行业。建筑成本预测是项目管理中的关键环节，它涉及到资源分配、风险评估和利润预测等多个方面。传统的成本预测方法主要依赖于专家的经验和历史数据，这种方法在面对复杂多变的市场环境时，往往存在预测精度不高的问题。基于机器学习的建筑成本预测模型研究显得尤为重要。