简介：摘要：随着计算机技术的快速发展，其在金融领域的应用越来越广泛，特别是在风险管理和模型优化方面。本文主要研究了计算机在金融领域中的风险管理与模型优化方法。首先分析了计算机在金融风险管理和模型优化中的具体应用。然后，提出了促进计算机在金融领域中风险管理与模型优化应用的建议。研究发现，计算机技术的应用可以有效提高金融风险管理的效率和准确性，优化金融模型，提高金融行业的竞争力。本文的研究结果为计算机在金融领域中的应用提供了有益的参考和启示。

简介：摘要：实景三维模型构建技术已在城市基础测绘工作中得到广泛应用，但仍存在一定问题，如由于各类客观因素导致获取的影像质量较差、生成的模型精度较低等。为解决这些问题，应对影像与模型进行优化处理，基于此，本文主要介绍基于城市级的大场景实景三维模型构建流程，重点探究基于城市级的大场景实景三维模型优化技术，以期为相关行业人员提供参考。

简介：摘要：本文首先分析了大数据时代建筑工程造价预测的重要性，然后探讨了建筑工程造价预测模型的应用与优化方法，包括数据采集与处理、模型构建与训练、模型评估与优化等。本文的研究旨在为大数据时代建筑工程造价预测提供理论支持和实践指导。

简介：摘要: 随着新型电力系统的发展，风电新能源在电力系统发电比例不断升高，大规模风电机组并入电网，因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战，因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ，采用多模型结合方式避免单一模型的局限性，同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性，防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。

简介：摘要: 随着新型电力系统的发展，风电新能源在电力系统发电比例不断升高，大规模风电机组并入电网，因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战，因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ，采用多模型结合方式避免单一模型的局限性，同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性，防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据分析逐渐成为机械设计领域的研究热点。大数据分析技术通过对海量数据的挖掘与分析，可以为机械设计提供有效的优化与预测手段，提高设计质量和效率。本文将探讨基于大数据分析的机械设计优化与预测模型构建，以期为机械设计领域的创新发展提供有益的参考。

简介：摘要：本研究聚焦于智慧交通监测与公路出行信息服务优化，探讨大数据与人工智能在交通监测中的应用，以及传感器技术与实时数据采集的重要性。研究旨在构建智能交通监控系统的架构，并分析公路出行信息的需求与服务模型，提出基于大数据分析的出行信息预测与优化策略。此外，还探讨了大模型在智慧交通优化中的应用，以及未来发展趋势与面临的挑战。通过本研究，可为智慧交通管理决策提供理论支持和实践指导。

简介：摘要：为提升建筑施工管理水平，本文研究了 BIM 技术在施工中的应用。采用文献研究和案例分析的方法，分析了 BIM 技术的发展历程、应用现状及面临的挑战，探讨了其在施工实时协调中的作用，包括各参与方实时沟通、施工进度监控与调整、冲突检测与解决，还研究了 BIM 对施工优化的实现途径，涵盖资源配置、施工工艺和成本控制的优化。结果表明，BIM 技术虽有挑战，但在施工协调与优化方面作用显著，值得进一步推广应用。

简介：摘要：本文深入研究了城市轨道交通线网优化与客流分配模型的构建与应用。首先，提出了基于地理信息系统和网络流理论的线网优化策略，通过考虑城市空间布局、交通状况、人口分布等多因素，实现线网的精准规划与优化。其次，构建了基于出行选择行为模型和客流分配算法的客流分配模型，以准确反映乘客出行选择行为和客流分布规律。随后，整合了线网优化模型与客流分配模型,优化后的线网布局和客流分配方案能有效提升轨道交通系统的覆盖率和运营效率，降低运营成本，提升乘客满意度。本研究为城市轨道交通系统的规划和管理提供了重要的理论支持和实践指导。

简介：摘要：随着数据驱动决策的增长，大模型成为企业安全生产与创新策略的核心工具。本文探讨了大模型在数据安全和隐私保护、智能化决策、客户体验优化、运营效率提升及创新业务拓展等方面的应用。通过分析案例和实施策略，研究表明大模型能有效增强企业的市场预测能力，提升生产效率，同时确保信息安全，为企业带来持续的竞争优势和业务机会。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑信息模型（BIM）在建筑工程管理中的应用与优化。通过深入分析BIM技术的特点及其在设计、施工和运营管理阶段的具体应用，本文揭示了BIM在提高设计效率、降低错误率、实现可视化沟通以及支持决策制定等方面的显著优势。同时，结合案例研究，本文提出了BIM在建筑工程管理中的优化策略，旨在进一步提升项目管理的效率和质量。

简介：摘要：随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通体系的重要组成部分，其重要性愈发显著。地铁系统的高效、安全运营，直接关系到城市居民的出行体验及城市交通的整体运行效率。行车组织作为地铁运营管理的关键环节，其科学性与合理性对列车运行的顺畅程度及乘客满意度具有直接影响。本文分析地铁形成组织与行调协同优化模型构建重要性，以武汉地铁为例探讨模型构建方法。

简介：摘要：在现代土木工程领域，建筑信息模型（Building Information Modeling，简称BIM）作为一种先进的数字化技术，正逐渐改变着工程设计、施工、管理的传统模式。BIM以其三维可视化、信息集成和协同工作等特性，为土木工程的全生命周期管理提供了有力支持。本文将深入探讨BIM在土木工程中的集成应用，以及如何通过优化策略提升其功效，以推动行业向更为高效、环保和可持续的方向发展。

简介：摘要：随着企业固定资产投资管理面临的挑战日益增加，传统的人力管理模式已无法满足实时监控的需求。本文提出了一种基于信息化的固定资产投资监控模型，旨在通过构建一体化平台，实现对投资项目全生命周期的动态监控。该平台整合了企业内部各部门的数据，优化了投资决策流程，提高了资金使用效率，并有效规避了潜在风险。通过实施该模型，企业能够提升投资回报率，确保资金使用的合规性与安全性，从而推动经济高质量发展。研究表明，投资监控一体化平台的应用显著增强了企业的管理透明度和决策科学性，为固定资产投资的有效管理提供了有力支持。

简介：摘要

简介：摘要：随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严重。本文聚焦于运输公路网络下的城市交通拥堵模型优化。阐述了运输公路网络与城市交通拥堵的关联，分析现有拥堵模型的不足。探讨通过精准化的模型参数校准、增强交通流适应性的算法改进以及基于实际数据的模型重建等解决路径，对城市交通拥堵模型进行优化，以提高模型对交通状况的预测和分析能力，为缓解城市交通拥堵提供理论支持和决策依据。

简介：摘要：随着电力系统复杂度的不断提高，精确的负荷预测已成为提升电力系统可靠性和效率的重要任务。深度学习技术由于其强大的非线性建模能力，逐渐成为负荷预测研究中的重要方法。本研究围绕基于深度学习的电力系统负荷预测模型优化展开，分析了深度学习方法在电力负荷预测中的应用现状、挑战及其优化策略。通过改进模型架构和优化算法，提升了预测精度和系统鲁棒性。本研究为未来电力负荷预测系统的设计提供了理论支持和实践指导。

简介：摘要：本研究基于区域功能完整性，构建了一种船舶阶段优化决策模型，并在实际应用中得到验证。该模型综合考虑了船舶的运营效益、安全性和环境影响等因素，通过对船舶阶段的合理规划和优化调整，提高了船舶运输效率和资源利用效率，降低了运输成本和环境风险，为航运业的可持续发展提供了重要支持和指导。

简介：摘要：随着社会经济的快速发展，能源需求不断增长。火电作为一种主要的能源供应方式，其运行效率和经济性对能源系统的稳定运行至关重要。传统的火电厂集控运行模型往往基于经验和规则，缺乏科学性和灵活性。而大数据分析技术的发展为火电厂的集控运行提供了新的思路和方法。本文旨在利用大数据分析技术，建立火电集控运行模型，并提出相应的优化策略，以提高火电厂的运行效率和经济性。

简介：摘要：本研究旨在优化建筑工程造价估算模型与方法，并探索其在实际应用中的效果。通过综合考虑建筑工程的各项因素，结合数据分析和数学建模技术，提出了一种综合性的造价估算模型。该模型基于对建筑材料、劳动力成本、设计要求等因素的深入分析，并利用统计方法验证了其准确性和可靠性。在实际工程项目中的应用验证表明，该模型能够有效提高造价估算的精确度和效率，为工程项目的管理和决策提供了可靠的参考依据。