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：在房产测量中，预测算与实测面积之间的差异是一个常见的问题。准确测量房屋面积对于房地产交易、物业管理以及规划设计等方面至关重要。在实际操作过程中，由于各种原因，预测算出的面积可能与实际面积存在差异。基于此，本篇文章对房产测量中预测算与实测面积差异分析与探讨进行研究，以供参考。

简介：摘要：随着建筑智能化水平的提升，建筑电气设备的运行状态监测与预测变得尤为重要。本文阐述了建筑电气设备的重要性，随后详细介绍了传统和现代的监测技术，包括直接观测法、电参数测量法、传感器技术、物联网技术以及大数据与云计算技术。探讨了建筑电气设备运行状态的预测方法，包括统计学方法和机器学习方法，如时间序列分析、回归分析、支持向量机、随机森林和深度学习，并对这些方法进行了比较与选择。

简介：摘要：水利工程项目是我国基础设施建设的重要组成部分，其经济效益的评估与预测对于项目投资决策具有重要指导作用。在本研究中，我们基于多元回归分析方法，建立了水利工程项目经济效益评估与预测模型。模型选取了工程投资、建设年限、工程规模及亚行贷款等经济、技术和政策因素作为影响经济效益的变量。实证研究结果显示，工程投资、工程规模和亚行贷款对于水利工程项目经济效益的影响均显著，且效用积极；而建设年限则与经济效益呈负相关关系，表明工程建设的延期可能会导致经济效益的下降。模型的建立不仅有助于理解各影响因素对水利工程项目经济效益的作用，同时也对于实际项目投资决策提供了有用指导，具有较好的应用前景。

简介：摘要：

简介：摘要：随着工业自动化程度的提高，电气自动化设备在生产过程中扮演着越来越重要的角色。然而，设备的故障不仅会导致生产中断，还可能引发安全事故，给企业带来巨大的经济损失。因此，如何有效地进行故障诊断和维护，成为工业自动化领域亟需解决的问题。本文提出了一种基于数据驱动的预测性维护策略，通过实时监测设备状态，利用机器学习算法对设备故障进行预测，从而实现提前维护，减少意外停机时间，提高设备的可靠性和生产效率。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和建筑行业的快速发展，建筑工程项目的规模和复杂度日益增加，使得设计阶段的成本预测与控制显得尤为重要。设计阶段作为建筑工程项目的初始阶段，其成本预测与控制直接关系到整个项目的经济效益和成功与否。因此，深入研究建筑工程设计阶段的成本预测与控制方法，对于提高项目管理水平和经济效益具有重要意义。

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。

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简介：摘要：在城市化进程不断加快的今天，人们越来越重视施工活动给周围环境所带来的影响。文章首先对施工过程可能产生的环境影响因素包括噪音，粉尘，废水，固体废弃物进行分析，讨论了环境影响评价（EIA），模型模拟等相关预测方法。然后，对预测结果作出评价和分析，保证预测准确可靠。并以此为依据提出建设前期环境影响评估和建设方案优化预防措施；施工期间控制措施如使用低噪音设备和实行封闭施工；及建设后环境恢复和补偿措施如生态修复和补偿机制的建立。通过实施这些战略，其目的是将施工活动给周围环境带来的不利影响降到最低，达到可持续发展的目的。

简介：摘要：当今，我国经济发展十分迅速，随着科技的不断进步和社会的日益发展，机械工程设计在产品制造和工业生产中扮演着重要角色。然而，面对日益复杂和多样化的市场需求，传统的机械工程设计已经难以满足人们的要求。因此，如何通过创新思维来推动机械工程设计的发展成为一个亟待解决的问题。创新思维不仅可以促使设计人员超越传统的惯性思维，还可以激发其对技术和产品的创新和突破，提高设计质量和市场竞争力。

简介：摘要：在现代工业生产中，机械设备的设计和制造不仅要满足功能和性能的要求，还需要确保高度的可靠性和较长的使用寿命。可靠性评估和寿命预测是机械设计过程中的关键环节，它们直接关系到产品的安全性、经济性和市场竞争力。随着材料科学、计算方法和测试技术的发展，可靠性评估和寿命预测的方法也在不断进步，为机械设计提供了更为精确和科学的依据。

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简介：摘要：采用悬臂浇筑法施工的连续刚构桥，在施工阶段会受到诸多因素的影响导致桥梁线形发生变化，如果不进行线形预测及时调整预拱度，桥梁将无法合拢。针对现有方法的不足，提出一种差分进化法优化极限学习机的算法，以山西阳左大桥工程为背景，将桥梁主要参数输入到预测模型，得到桥梁线形变化。经实际计算表明，DE-ELM模型具有很好的预测能力，其平均预测误差值仅为0.2717cm，对刚构桥线形控制具有一定的借鉴意义。

简介：摘要：随着城市化进程的加速，公路交通流量预测对于交通规划和管理具有重要意义。本文主要是探讨公路交通流量预测模型在规划中的应用，通过分析现有模型的优缺点，提出了一种结合时间序列分析和机器学习技术的混合模型。该模型能够准确预测不同时间段的交通流量，为交通规划提供科学依据。研究结果表明，混合模型在预测精度上优于传统模型，能够有效地指导交通规划决策。本文还讨论了模型在实际应用中可能遇到的挑战，并提出了相应的解决策略。

简介：摘要：本文探讨了基于大数据的工程造价预测与优化策略。通过大数据技术的应用，实现了对工程造价的精准预测和有效控制。在预测方面，大数据技术通过数据采集、整合和分析，构建预测模型，提高了预测的准确性。在优化方面，大数据技术优化了材料采购、施工进度和质量控制等环节，降低了工程成本，提高了项目效益。本文详细阐述了大数据技术在工程造价预测与优化中的应用方法和优势，并展望了其应用前景。

简介：摘要：本文旨在研究基于AI技术的工程造价预测与优化决策，通过对工程造价预测方法和决策优化技术的综述，结合实际案例，深入探讨AI在工程造价领域的应用。首先，介绍了工程造价预测的重要性和现有方法的局限性。其次，探讨了AI技术在工程造价预测中的应用，包括机器学习、数据挖掘和深度学习等。然后，提出了基于AI技术的工程造价优化决策方法，包括成本模型构建、优化算法设计和决策支持系统的建立。最后，通过实际案例验证了该方法的有效性，并总结了研究结果和对未来发展的展望。

简介：摘要：探讨了基于人工智能的施工进度预测与控制方法。通过分析施工过程中的关键因素，结合机器学习和数据挖掘技术，建立了一种有效的预测模型。该模型利用历史施工数据和实时监测信息，能够准确地预测施工进度，并及时调整计划以实现控制。实验结果表明，所提方法在提高施工效率和减少延误方面具有显著效果，为施工管理提供了有力支持。

简介：摘要：本文针对城市化进程中高层建筑及复杂建筑群的电气线路故障频发现象，系统性地探讨了一套综合性故障预测与预防策略体系。通过对故障类型、成因及影响的深入分析，研究强调了电气系统稳定安全对现代建筑的重要性。文章重点介绍了实时监测技术、智能传感网络在故障预测中的应用，以及电气线路设计优化、施工维护管理改进、智能监控与自动保护系统等方面的具体策略。结论指出，通过跨领域的技术创新与管理规范，现代建筑电气安全水平得到显著提升，标志着向智能化安全管理新时代的迈进。

简介：摘要:近年来，我国经济取得了显著增长，建筑工程市场也随之不断扩大，推动了建筑行业的蓬勃发展。然而，在建筑行业迅速发展的同时，招投标阶段的造价问题逐渐凸显，成为业内关注的焦点。为了有效应对这些问题，本文基于作者多年的研究和实际工作经验，对建筑工程招投标阶段的造价控制进行深入分析，并提出相应的对策，以期加强招投标阶段的造价管理，推动建筑行业的健康发展。