简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：变电一次设备是电力系统安全稳定运行的核心。设备通过对变电一次设备进行故障预测与检修，能够保证电网稳定运行，确保电力企业的社会效益和经济效益显著提高。电力系统的稳定运行与电力企业的建设和发展息息相关，所以必须要保证变电一次设备的安全性。在平时的工作中，电力企业需做好故障的预测和检查工作，避免其带来不良影响，提高预测和检修的效率和效果。必须针对不同设备的特点采取特定的检测方式，提高故障检修的质量与水平，有效维护电力系统的安全稳定运行。

简介：摘要：库水位升降将影响库岸边坡坡体内地下水位的变化，进而造成库岸边坡稳定性变化。以某水库为例，研究地下水位变化时边坡的稳定性变化机制。库水位变化过程中浸润线变化高度与距库岸边坡坡面距离成反相关; 边坡稳定性系数随库水位上升先缓慢减小随后迅速增大直至结束，边坡稳定性系数随库水位下降先急速降低随后缓慢增大直至稳定。

简介：摘要：锅炉故障的及时诊断和准确预测是确保锅炉安全、高效运行的关键。基于智能技术的方法在故障诊断和故障预测方面具有较大的潜力，可以通过大数据分析、机器学习和人工智能等手段，实现更准确、快速、可靠的故障诊断和预测。随着智能技术的不断发展和应用，锅炉故障诊断与预测方法将越来越成熟和智能化，为锅炉设备运行提供更好的保障，推动锅炉行业向可持续、高效发展的方向迈进。

简介：摘要：建筑工程质量风险的预测与控制对于确保工程质量和安全至关重要。本文将探讨建筑工程质量风险的特点、预测方法以及有效的控制策略，旨在为建筑工程人员提供参考和指导。

简介：摘要：本研究深入探讨了基于BIM技术的工程造价预测与控制方法，聚焦于BIM在工程量清单生成与管理、成本模拟与预测、以及变更管理等方面的应用。通过实时成本监控、质量与安全管理、和供应链管理等创新性实践，揭示了BIM技术在工程造价控制中的关键作用。研究强调BIM的优势，如提高预测准确性、优化决策流程、降低风险，从而增进整体项目效益。然而，也指出BIM技术在数据集成、标准化和人才培养方面面临的挑战。未来的发展应注重推动BIM技术在工程管理中的全面应用，促进行业标准的制定和人才队伍的培养，以推动工程管理的智能化和可持续发展。

简介：摘要：本文首先对单一预测模型中常用的灰色系统模型和时间序列模型进行了分析，然后将两种单一模型相结合，构建灰色时序组合预测模型，阐述了灰色时序组合预测模型精度评定以及实际应用情况。结果表明：相比灰色和时间序列单一模型，灰色—时间序列组合模型具有更高的预测精度和稳定性，在建筑沉降长期预测方面具有明显优势。

简介：摘要

简介：摘要：伴随我国的能源短缺层面问题日益加剧，致使我国对新能源相关产业重视度不断提升，在这一背景之下，风力发电事业现阶段呈良好发展态势。那么，为确保风力发电整个系统维持可靠稳定地运行状态，则对风机的齿轮箱有效实施故障预测较为重要。鉴于此，本文探究分析了风力发电系统的风机齿轮箱故障预测，以供参考。

简介：摘要：本文深入探讨了汽轮机的故障诊断与预测维护方法。首先，汽轮机在工业领域的重要性及其在运行过程中可能遇到的故障问题。接着，详细介绍了振动分析法、热力参数分析法等常见的故障诊断方法，并指出了适用性和局限性。在预测维护方面，本文重点阐述了基于状态监测驱动的两种预测维护方法，强调了在实现故障早期预警和智能化维护方面的优势。最后，文章对汽轮机故障诊断与预测维护的未来发展趋势进行了展望，提出了加强相关领域研究的建议。

简介：摘要:本研究旨在探讨工程造价控制中的成本预测技术，分析当前存在的问题，并提出解决方案。通过比较不同的成本预测技术，找出适用于工程造价控制的最佳方法。

简介：摘要：本项探索依托海量数据处理能力，对军事行动的有效性进行了量化评价与未来趋势推断。大规模搜集并深入解析众多战斗数据，借助数据挖掘和机器学习技术，成功构建了一套用于评估战斗效率和预测的模型。最新的科研成果显示，利用大数据深层分析的军事行动效果评估与预测手段，可以较为精确地预见战斗成效，为军事策略制定提供了关键性的数据支撑。

简介：摘要：近年雾霾天气频发，低能见度对交通、军事和农业等领域影响很大。其中对于交通领域的影响最为显著。为解决这一问题，本文建立了对大雾情况下能见度的检测模型以及针对大雾何时消散的预测模型，综合运用了图像处理方法、数值计算方法、LSTM深度学习算法和ARMA平稳时间序列算法，结合暗通道先验理论，得到了大雾的消散规律，进行能见度预测，便于高速公路管理部门和航空公司应用和解决。

简介：摘要：工程造价预测与控制是建筑工程管理的重要组成部分，对于保证工程质量和效益具有重要作用。建筑信息模型（BIM）技术是近年来建筑行业发展的热点，可以实现对建筑全生命周期的数字化管理，在工程造价预测和控制方面有着广阔的应用前景。本文以BIM技术为研究对象，对其在项目成本预测和控制中的应用进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：探讨了基于大数据技术的地铁信号设备故障预测模型。通过分析大量实时和历史数据，构建了一种有效的预测模型，能够准确预测地铁信号设备可能出现的故障，提前采取维护措施，降低故障对地铁运营的影响。研究结果表明，该模型在提高地铁运行安全性和效率方面具有显著的应用潜力。

简介：  摘要：随着工业4.0和物联网（IoT）技术的飞速发展，机电设备的状态监测与预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）成为了工业制造领域的重要研究方向。本文深入研究了机电设备状态监测与维护策略，旨在提高设备可靠性、降低维护成本，从而推动工业生产的发展。

简介：摘要：构建一种有效的建筑工程造价预测与成本控制模型。通过综合考虑历史数据、市场趋势以及项目特征，提出了基于数据驱动的模型构建方法。首先，利用数据挖掘技术分析历史数据，识别影响因素；其次，结合回归分析和机器学习算法建立预测模型；最后，采用成本控制策略提高模型精度与实用性。该模型能够为建筑工程预算编制及成本管控提供科学依据。

简介：摘要：水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，对于保障国民经济的持续发展和人民生活水平的提高具有重要意义。然而，钢衬钢筋作为水利工程中的关键材料，其腐蚀问题一直是工程安全和耐久性面临的重大挑战。钢衬钢筋的腐蚀不仅会导致结构强度的降低，还可能引发灾难性的结构失效，造成巨大的经济损失和社会影响。故，对钢衬钢筋腐蚀进行有效的检测与寿命预测，对于确保水利工程的安全运行、延长工程使用寿命以及实现可持续发展具有重要的理论和实际意义。

简介：摘要：本文主要介绍了国内外机械结构疲劳损伤预测与寿命评估方法的研究进展，包括疲劳损伤预测与寿命评估方法的定义、分类、适用范围、目前研究中存在的主要问题，并对该领域的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：在电气工程领域，系统的稳定运行是确保生产连续性和安全性的前提。电气系统故障不仅会导致生产中断，还可能引发安全事故，造成重大损失。故障诊断与预测维护成为了电气系统管理中的重要环节。随着传感器技术、数据分析和人工智能的进步，故障诊断技术已经从传统的基于经验的判断，发展到了基于数据驱动的智能分析。预测维护策略也从被动的事后维修，转变为主动的预防性维护。