简介:摘要:为了研究湿地健康状态与其影响因素的关系,本文以黄河三角洲湿地遥感图像数据为基础,以P—S—R模型为框架创建了一个能够用于评估湿地健康状况的分析评估指标体系,之后又采用熵权模糊物元理论对研究区湿地进行综合分析评估。
简介:摘要:城市更新是城市发展不可或缺的一部分,而其中的园林绿化规划与设计则起到了举足轻重的作用。本研究以城市更新的过程为背景,选择一种综合多元背景下的园林绿化规划与设计优化方法,以期适应现代城市更新的需求。研究首先对城市更新中的园林绿化的重要性进行了深入分析,继而提出了一个全新的园林绿化规划与设计的优化模型,通过该模型可以更为科学和精准地对城市园林绿化进行规划与设计。采用模型与实地调研相结合的研究方法,对诸多城市的更新实例进行了实证研究,发现新模型在绿化规划与设计以优化城市绿色空间布局,提高城市空气质量,降低城市热岛效应以及增进城市居民的生活体验等方面具有显著的优势。这项研究利用先进的理论模型,为原有的规划设计方法引入优化,并切实改善了城市更新中的园林绿化布局,旨在为未来城市更新中的绿化规划设计提供理论支持与实践参考。
简介:摘要:电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义,为了提高预测准确性和实时性,深度学习模型日益受到关注。本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。首先,讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。其次,探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题,并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。强调了超参数选择的重要性,提供了实验和调整的方法。深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会,通过不断的研究和改进,可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。
简介:摘要:随着科技的不断发展,建筑行业也在迅速转型,引入了新一代的数字化工具和技术。其中,建筑信息模型(BIM)作为一项重要工具,正在逐渐改变土建造价管理的方式与效果。BIM在土建造价管理中的应用,不仅可以提高工程效率、精确控制成本,还能优化工程量计量和变更管理等方面。然而,如何克服技术难题、推广人员培训和应用,并解决法律与合规问题,仍然是我们面临的挑战。本文将深入探讨BIM在土建造价管理中的应用,以及存在的问题与解决策略。
简介:摘要:介绍了HEC-RAS模型计算桥梁壅水的基本原理和主要步骤,并以三亚市宁远河特大桥的壅水计算为实例,采用HEC-RAS模型,模拟了50年一遇、100年一遇设计洪水频率下建桥前后的河道水面线,进而求得桥梁阻水壅高值和壅水长度。计算结果表明,HEC-RAS模型在分析计算桥梁对河道的阻水壅高影响时方便实用,工程适用性较好,可为防洪工程决策的制定提供参考依据。
简介:摘要:本文旨在探讨数字化建筑信息模型(BIM)在建筑质量控制方面的影响。通过对现有文献和案例研究的综合分析,发现BIM技术在提高建筑质量、减少错误和改进沟通方面具有显著作用。BIM提供了全面的建筑信息,使得设计、施工和维护环节之间的协调更加高效。BIM可以模拟建筑物的各个方面,包括结构、机电设备等,有助于发现和解决设计和施工过程中的问题。此外,BIM还促进了多方之间的实时协作,减少了信息传递的误差和延迟。最后,本文提出了在推广BIM技术的过程中应注意的挑战和应对措施。BIM技术对建筑质量控制具有积极影响,但在实践中仍需面对一些挑战。
简介:摘要:在建筑工程估价中,人们利用传统的计算工具来计算工程造价,已经不能适应信息化迅速发展的时代,人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师,根据某个工程的类别、特征,参照已建工程的数据资料,运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价,误差比较小,这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型,介绍该模型工程估价的计算过程,指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,并能取得良好地效果,为工程估价带来巨大变化。
简介:摘 要:本文主要探究悬臂梁桥施工过程中挠度设计值与实测值之间存在的误差,及如何应用BP神经网络通过已施工阶段的误差值来对未施工节段的误差进行预测。并通过构建BP神经网络模型预测值来实现对桥梁施工进行优化指导,并将此模型应用于汕头市连阳河特大桥悬臂段施工挠度误差模拟预测。实验表明BP神经网络模型在悬臂施工挠度误差预测中精度较高,有较好的效果。并对施工过程中可能造成挠度误差的主要原因进行了分析。
简介:摘要随着电信运营商业务的增长,特别是4G及5G时代的到来,电信运营商数据中心的规模逐渐庞大,设备类型,数据类型,及大数据平台及云平台的出现,给传统的运维手段带来了新的挑战。但运维的操作普遍采用人工操作方式,运维效率较低,操作标准化与规范化水平较差,存在大量的安全隐患与风险。运维态势相关信息掌控不足,确保运行态势保持合理水平的能力不足,智能化运维管理平台架构设计围绕“管理理念先进”与“技术架构先进”两个立足点,建设符合运维管理需要的运维PaaS平台及运维应用体系,实现运维管理的平台化、一体化、服务化、移动化、自动化、智能化、可视化。运维平台收集的各类运维大数据,可以通过机器学习的方式,训练出相应的计算模型,以更好的支撑运维业务需要。