简介：摘要：今天，中国建筑业发展迅猛，对高层建筑安全和质量提出了更高的要求。由于建筑层数的增加和随之而来的人口增长，过度的人口压力可能导致高层建筑倒塌，并造成大量安全事件。

简介：摘要：今天，中国建筑业发展迅猛，对高层建筑安全和质量提出了更高的要求。由于建筑层数的增加和随之而来的人口增长，过度的人口压力可能导致高层建筑倒塌，并造成大量安全事件。为了使高层建筑更加稳定和安全，我们必须了解高层建筑的整体承载能力，并认识到沉降观测技术的作用和重要性，确保建筑工程安全施工及工程质量。

简介：摘要：针对土石坝位移变形预测中传统预测莫得的预测效果差和预测精度低等问题，提出基于LSTM神经网络的变形预测模型进行预测分析。通过工程实例分析和模型分析来验证该模型的可行性。结果表明：该模型在大坝变形预测分析中可行，且具有较高精度和准确性。

简介：摘要：建筑技术作为人类文明的重要组成部分，承载着丰富的历史和文化遗产。逐渐失传的建筑技术对于今天的建筑界来说，不仅意味着重要的文化遗失，也是对可持续发展的一种挑战。研究建筑技术传承的发生学，探索其成功的案例和机制，成为一项具有重要实践意义和理论价值的课题。

简介：摘要：农村呈现城镇化、集中化和现代化，村镇基础设施逐渐完善，通信网络设备、电力设备、新能源设备、控制系统等现代化家用电器设备逐渐增多，改变着人们的生活方式，农民的生活质量在提高，与此形成反差的是雷电灾害事故率逐年上升，雷击伤人事件时有发生。阜宁县经常因强对流天气引发雷电灾害，给社会经济正常发展造成影响。形成灾害的主要原因是在农村防雷知识缺失，防雷意识淡薄，防雷措施不落实。本文就本地农村近年来雷灾事故调查及防雷的现状进行分析，并从防雷科普宣传教育和如何规范防雷管理，完善农村住宅防雷设施提出一些对策和建议，旨在降低农村的雷电灾害风险和损失。

简介：摘要：现阶段我国建筑工程缺乏系统的安全管理理念，一方面影响了建筑施工企业的安全生产，另一方面还不利于建筑行业的稳定与发展。笔者针对建筑施工企业安全生产和安全管理，阐述了安全生产的基本原则，分析了安全问题的产生原因，并针对性提出了应对措施，希望能对建筑施工企业的安全生产和安全管理起到一定的作用。

简介：摘要：“安全生产”是我国建筑工程行业响应党和国家“以人为本”的建设思想，所必须遵守的基本保证制度。近几年从全国各地频发的施工事故问题中发现，一旦安全管理机制出现了漏洞，那么不仅会造成施工人员的伤亡与财产损失，且还会给施工企业的社会声誉带来一系列的恶劣影响。所以，做好施工安全管理工作，是每一个管理人员所应尽的义务。为此，需要全面分析掌握施工现场的不利安全因素，并合理开展一系列的针对性预警管理措施。基于此，对建筑工程安全事故成因分析及预警管理进行研究，以供参考。

简介：摘要：建筑工程造价预测和决策模型是建筑工程项目中至关重要的一项工作。通过准确预测项目的造价和建立合理的决策模型，可以帮助项目方和投资方做出合适的决策，确保项目的顺利进行。由于建筑工程项目的复杂性和不确定性，建立和应用这些模型也面临一些挑战和困难。随着建筑工程项目的发展，对于预测和决策模型的需求将变得更加迫切，我们需要不断研究和改进这些模型，以提高项目的效益和质量。

简介：摘要：水文模型在洪水预测中的应用与优化是水文学领域的重要研究方向。洪水是自然灾害中影响最为严重的一种，预测洪水的发生对于减轻洪水灾害的影响至关重要，而水文模型作为一种数学工具，可以模拟流域内水文过程，包括降雨产流、径流汇流等，从而实现对洪水的预测和评估。本文旨在探讨水文模型在洪水预测中的应用及其优化方法，研究结果将为洪水防灾减灾提供科学依据，为实现可持续水资源管理和灾害风险管理做出贡献。

简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。

简介：摘 要：本文研究了配电网运行参数的智能分析和预测技术，旨在解决当前配电网运行所面临的问题。介绍了配电网运行参数、智能分析技术和预测技术，讨论了数据处理和模型构建，以及模型评估和优化方法。最后，总结了研究成果并展望了未来研究方向。

简介：摘要：本文以实际工程项目为例，运用四阶段法进行交通量预测。根据实践过程中现状数据难调查等局限提出了将各种交通大数据分析运用于四阶段法中数据调查的思考。若能运用于实践，将全面提升四阶段法预测精度。

简介：摘要：本文将对建筑工程安全事故原因分析与预测进行探讨，介绍建筑工程常见安全事故类型，并对建筑工程安全事故发生原因进行分析。可以更好地了解安全事故的发生机制，并通过使用该方法，可以尝试预测安全事故的潜在风险，从而采取适当的预防措施，减少事故发生的可能性。

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。

简介：摘要：水产养殖是我国农业生产中的重要组成部分，在促进经济增长、提高人民生活水平和改善民生等方面发挥着不可替代的作用。但是，由于水产养殖业的快速发展，导致了大量的病害发生。因此，加强对水产养殖的管理，预防和控制病害的发生，对于减少疾病的爆发具有十分重大的意义。

简介：摘要：地质灾害是指在自然或人为因素的作用下，对人类生命财产造成的损失、对环境造成破坏的地质过程或地质现象。滑坡指的是依附于其内在软弱结构面（带）的地表边坡岩土体，在自然地质作用和人为活动的影响下，丧失了原来的平衡条件，而发生以整体或局部的位移的地质灾害现象。滑坡灾害每年对我国的经济造成巨大损失，同时还威胁当地受灾人民的生命安全和日常生活。

简介：摘要：我国高速公路已经从建设阶段转为养护阶段，预防性养护成为目前国内的研究重点。高速公路养护决策的关键环节就是精准的路面性能预测，但我国预防性养护研究正处于起步阶段，通过建立科学的路面性能评价标准，构建路面使用性能预测模型，为公路养护决策提供重要依据。基于此，本文分析了路面使用性能的影响因素，构建预防性养护性能模型，以实施精准性养护。

简介：摘要：市场经济在快速发展，社会在不断进步，交通行业在我国发展十分迅速，短时交通流预测是智能交通系统中的一项关键技术，通过分析当前交通流的变化规律，提前感知交通系统状态的变化情况，为主动式交通管理和控制提供支撑。因此，准确、快速和可靠是实施短时交通流预测的基本要求。基于此，研究分析了当前智能交通系统研究的重点方向，对当前交通流预测方法进行分类，并提出两种不同类型预测模型的预测结果，结果均显示预测精度较高。

简介：摘要：桩基沉降是高速公路施工中较为常见的质量问题，引起公路桩基发生沉降的因素较多，可将其分为客观因素与主观因素。结合软土地基高速公路桩基工程，设计现场桩基沉降监测方案。拟合沉降值与沉降监测时间关系曲线，参照太沙基一维渗透理论，初步获得桩基沉降量预测结果。构建桩基应力分布函数，对桩基沉降量的初步预测结果进行校正，提高预测精度。结果证明：设计的预测方法可实现对沉降量的预测，同时可保证预测的沉降结果的准确性。

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。