简介：摘要：工程机械在施工作业中起着至关重要的作用，其正常运行对项目进展和质量具有重要影响。由于工程机械设备的复杂性和高负荷工作环境，故障和损坏经常发生，给施工过程带来不必要的延迟和成本。因此，故障诊断与预测维护成为工程机械管理的重要环节。实现对工程机械的实时监测、故障诊断和预测维护，提高设备可靠性和工作效率。

简介：摘要：本研究针对城市道路基层变形与沉降的监测与预测展开研究。首先，深入分析了基层变形与沉降的形成机制及其特征，综合考虑了车辆交通负荷、地下管线施工等因素对道路结构的影响。其次，综述了监测技术，包括传统地面测量与遥感监测等方法，并比较了各种方法的优缺点。然后，建立了预测模型，基于土壤力学、材料力学等理论基础，选择了合适的模型构建方法，并进行了验证与优化。最后，通过对监测数据的分析与处理，得出了预测模型的结论，为城市道路管理和维护提供了科学依据。

简介：摘要：随着通信技术和互联网的蓬勃发展,网络流量正呈现指数级增长态势。实时监控和有效预测网络流量对维护网络的健康运行至关重要。本文旨在探讨基于大数据技术对通信网络流量进行分析和预测的方法。首先介绍了大数据分析在网络流量领域的应用前景,阐述了采集、存储和处理海量网络流量数据的必要性。其次,论文重点论述了常用的网络流量分析模型,包括基于统计学的时序预测模型和基于机器学习的智能预测模型。最后,文章提出了一种针对复杂网络拓扑结构的分层混合预测框架,力求达到精准预测和及时调配网络资源的目标。该框架将为通信运营商提供高效管理网络的新思路。

简介：摘要:机械设备的运行安全和效率直接影响生产效率和经济效益。预测性维护是一种先进的维护策略,可提高设备的可靠性并减少故障率。本文旨在探讨基于预测性维护的机械设备管理与优化方法,包括设备状态监测、故障预测建模、维护决策以及优化调度等。通过预测性维护,可实现机械设备管理的智能化,降低运营成本,延长设备使用寿命,从而提高生产效率和经济效益。

简介：摘要：随着工程建设的规模日益扩大与复杂化，深入了解和勘察工程地质环境，准确预测地质灾害风险以及制定相应的防范措施显得尤为重要。在当前科技进步和研究方法持续优化的背景下，基于工程地质勘察的地质灾害预测与防范技术取得了显著的进展，这不仅对保证工程安全、降低经济损失、保护环境具有不可或缺的现实意义与应用价值，能够有效提高工程建设的质量和安全性。本文研究了程地质勘察的地质灾害预测与防范策略，旨在为相关人员工作提供参考。

简介：摘要

简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个行业领域，为传统行业带来了革命性的变革。在建筑工程领域，安装工程造价预测是一个复杂且关键的环节。本文旨在探讨人工智能在安装工程造价预测中的应用，通过智能算法和模型优化，提高预测准确性和效率，为工程造价管理提供有力支持。

简介：摘要：本文旨在探讨电力拖动设备的故障诊断及预测维护技术。通过分析当前电力拖动设备常见的故障类型及其成因，文章提出了一种基于数据驱动的故障诊断方法和预测维护策略。该方法结合现代传感器技术、数据分析与机器学习算法，旨在实现故障的早期发现、准确诊断和预防性维护，以提高设备的运行效率和安全性，降低维护成本。

简介：摘要：煤矿机电设备的安全运行对煤矿生产具有重要意义。本文首先概述了煤矿机电设备的重要性及其故障的特点和影响。随后，介绍了传统的故障诊断方法及基于信号分析的故障诊断技术，如小波分析、谱分析等。针对机电设备故障诊断的局限性，提出了一种基于大数据分析和机器学习算法的预测性维护方法。该方法利用设备运行数据，通过数据挖掘和模式识别技术，对设备健康状态进行实时监测和预测，从而实现设备故障的提前预警和精细化维护。最后，对该预测性维护方法的实现技术进行了探讨，包括物联网技术、大数据分析技术和机器学习算法等。该方法有望提高机电设备的可靠性和可维护性，降低维护成本，提高煤矿生产效率和安全水平。

简介：摘要：本文综述了智能故障诊断与预测维护技术，涵盖其原理、关键技术及应用实例。智能故障诊断通过数据分析实现精准诊断，预测维护则提前预测故障，减少停机损失。文章讨论了数据采集、特征提取、模型构建等关键技术，并展示了在工程机械中的应用。然而，技术仍面临设备多样性、数据质量及模型准确性等挑战。展望未来，智能化、精细化、网络化和定制化将是技术发展方向，推动工业生产智能化转型。

简介：摘要：水利枢纽工程大体积混凝土会因为水化热的影响极易产生热量的积累,让混凝土开裂的风险倍增,因此有必要采取温控手段进行预防。合理的水利枢纽工程大体积混凝土温度控制措施能够有效控制混凝土内部在施工期的温度增长并预防裂缝产生,在大体积混凝土施工中温度控制是保证成型质量的关键手段。一旦控制不好,就会造成混凝土开裂,温度控制必须进行施工全过程控制。从混凝土的制备,运输,再到混凝的施工,养护,成型混凝土的监测,每一个流程都必须进行严格的温控措施。

简介：摘要：本文旨在探讨基于故障预测的煤矿机电设备预防性检修策略，通过分析现有检修模式的不足，提出利用先进的数据分析、机器学习及物联网技术，构建智能故障预测系统，以实现对煤矿机电设备运行状态的实时监测与故障预警。通过预防性检修，旨在降低设备故障率，减少非计划停机时间，提高煤矿生产的安全性与效率。文章详细阐述了故障预测模型的建立、预防性检修计划的制定及实施效果评估，为煤矿企业的设备管理提供了新的思路和方法。

简介：摘要：随着城市发展，交通拥堵成为重要问题。利用大数据分析进行交通拥堵预测，能为规划策略提供依据。通过分析交通数据的多方面特征，挖掘规律，可精准预测拥堵时段与地段，进而制定包括道路建设、公共交通优化等有效的规划策略以缓解拥堵。

简介：摘要：风景园林信息模型(LIM)技术的推广和实践应用愈发重要和迫切。运用三维模拟软件，从地形、道路与铺装场地、建构筑物、给排水工程、植物景观，以及模型协同组织6个方面介绍LIM模型的组织构建方法。以LIM模型中的数据信息为核心，探索图纸类、数据类信息的获取，以及将模型作为成果进行整体交付的方式。将建模方法与应用需求相结合，总结LIM技术在项目全生命周期中的应用路径，并对LIM技术的发展前景和潜在应用领域做出展望。

简介：摘要：现代社会快速发展，工业和生活污水的排放日益增多，河湖水质状况恶化，水体污染问题愈发严重。水体富营养化是水体中生物所需的无机营养物质氮、磷等含量过剩的水质污染现象。目前，欧洲、非洲、北美洲和南美洲分别有 53%、 28%、 48%和 41%的湖泊存在不同程度的污染现象，而亚太地区有 54%的湖泊处于污染状态。因此，对河湖水质状况进行有效分析和评价，可为防治水体污染提供科学依据。

简介：摘要：伴随着我国交通体系的发展 ，道路网络日益扩大覆盖范围，对交通整体规划能力及工程设计水平方面的具体要求日益提高。 在交通规划及道路设计建设中，应全面深入了解交通网络情况，提高对基础信息的掌握程度，建立模型用于道路设计及选线优化，深入分析道路线路规划的优势及不足之处，基于此对形成最佳的规划方案具有一定的促进者作用。本研究建立与道路设计选线结合的优化模型，较深入地探讨了具体措施及有关策略，对于提高道路设计水平及优化交通规划选线具有十分积极地意义。

简介：摘要：构建城市建筑房屋模型是协调城乡空间布局、改善人居环境、促进城乡经济社会全面协调可持续发展的有效手段。本文通过 GIS数据分析、清洗、融合等技术手段，利用机载 Lidar点云数据等基础测绘产品进行三维建筑房屋模型建模。该模型的应用不仅减少大量现场踏勘等基础工作，还可以从城市空间形态、开敞空间等方面优化完善规划方案和城市设计方案，为下一步的建筑分层、分户等精细化应用奠定基础。

简介：摘要新中国成立以来，国家不断加大水利方面的投入，加强江河治理力度，在抵御水利灾害方面取得较好成绩，但是随着工业化的快速发展、全球气候变暖、极端恶劣天气事件的频繁发生，很多防洪工程都存在着不利的因素，有很多潜在的风险，也有些防洪工程给人民财产带来了一定的损失。因为部分防洪工程的事故发生给我国的经济建设带来了巨大的威胁，所以越来越多的专业人士开始研究防洪工程体系的风险评估，并取得了一定的成果。但是由于防洪工程体系比较复杂，传统的研究方法和理论局限性较强，并不能满足防洪工程的综合风险评价的研究，为此，本文提出了一种新的研究方法，即根据经典的防洪风险指标，用可拓的工程方法，对防洪工程体系进行风险等级划分，并且构造了各种风险指标的经典域和节域物元，通过对物元分析的应用以及可拓集合中的关联函数建立了一种综评价防洪工程体系的物元模型。

简介：主要通过多元线性回归统计模型对房地产的价格进行评估.首先运用统计软件中的SPSS进行线性回归分析建立房地产评估的多元线性回归预测模型,同时对该预测模型进行显著性检验,并进行残差分析检验和异方差性检验,使得该模型具有解决实际问题的意义.最后,说明多元线性回归模型对于房地产评估的实用性。

简介：摘要：伴随着城市化进程脚步的不断加快，城市内涝灾害作为城市发展中不可忽视的问题。为进一步控制城市内涝灾害发生，我国随之提出了暴雨洪水管理模型。该模型虽然能给城市内涝灾害处理给予一定的参考价值。但实际实施中我们仍可发现，该模型无法模拟城市地表淹没的过程。对此，为改善该模型存在的不足，本文将提出一种改进后的SWMM内涝灾害模拟方式。经研究结果表明可知，SWMM模拟方式能够模拟出城市地表的淹没深度与淹没范围，并且能给予城市内涝防治一定参考。