简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

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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。

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简介：摘要：地质灾害对人类生命财产安全构成了巨大威胁，准确的预测预报对于减轻灾害损失至关重要。本文针对传统地质灾害预测预报模型存在的数据量少、特征维度低等问题，提出了一种基于大数据的地质灾害预测预报模型优化方法。该方法首先采集并整合了多源异构数据，包括地理信息数据、气象数据、地质构造数据等，形成大规模多维度数据集;然后基于深度学习算法构建了预测预报模型，并对模型进行了优化调整。最后，通过实际案例验证了该方法的有效性。该优化模型不仅能够提高预测预报精度，而且能够充分利用大数据优势，为灾害防治提供决策依据。本文所提出的方法为大数据在地质灾害领域的应用提供了新思路。

简介：摘要：地质灾害对人类生命财产安全构成了巨大威胁，准确的预测预报对于减轻灾害损失至关重要。本文针对传统地质灾害预测预报模型存在的数据量少、特征维度低等问题，提出了一种基于大数据的地质灾害预测预报模型优化方法。该方法首先采集并整合了多源异构数据，包括地理信息数据、气象数据、地质构造数据等，形成大规模多维度数据集;然后基于深度学习算法构建了预测预报模型，并对模型进行了优化调整。最后，通过实际案例验证了该方法的有效性。该优化模型不仅能够提高预测预报精度，而且能够充分利用大数据优势，为灾害防治提供决策依据。本文所提出的方法为大数据在地质灾害领域的应用提供了新思路。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑施工安全风险的影响因素，并提出了相关模型的构建方法。通过对施工现场各种可能导致事故的因素进行分析和研究，本文总结出影响建筑施工安全的关键因素，为提高施工现场安全管理水平提供参考。

简介：摘要：本文旨在构建基于区片价的地产市场风险评估模型，通过分析区片价在地产市场中的重要性和应用，探讨如何利用区片价数据构建风险评估模型，以提升地产市场风险控制水平。

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简介：摘要：本文系统性地探讨了建筑风险管理模型及其在工程实践中的应用。首先，概述了风险管理的概念和意义，指出了风险管理在建筑领域中的重要性。其次，介绍了建筑行业中的风险管理，强调了跨学科的专业知识和全面的风险认识在此过程中的重要性。然后，分析了常用的建筑风险管理模型，包括项目、成本和安全等方面的模型，并阐述了它们的特点和应用范围。随后，详细探讨了建筑风险管理模型在工程实践中的具体应用，包括风险识别与评估、风险控制与规避以及风险应对与应急管理等方面的内容。

简介：摘要：近年来，我国大规模的公共建筑快速增长，其能源消耗总量已达39%，严重制约了建筑事业的可持续发展。而建筑的能耗以暖通为主体，对其进行精确建模和调控，以达到节能降耗的目的，已成为暖通空调节能研究中的要点。暖通空调虽然可以改善室内空气质量等优势，被广泛应用于各类大型公用建筑中。然而，大规模公用建筑多分区 暖通空调的应用，是一种多变量强耦合的复合体系，迫切需要建立准确的室内空间数学建模与优化调控手段，科学运用能量衡算原理，构建室内温度与湿度之间的耦合数学模型。基于此，本文探讨了多区域暖通空调温湿度鲁棒模型的预测控制方法，希望能够为相关学者提供借鉴价值。

简介：摘要：水资源对于人类社会的发展至关重要，而水文模型及其预测技术在水利水电工程中扮演着关键角色。本文围绕水文模型的基础理论、在水利水电工程中的应用以及预测技术的探索展开探讨。首先介绍了水文模型的基本理论，包括其定义、分类和基本原理。随后探讨了水文模型在水资源评价、水库调度和防洪工程等方面的具体应用，分析了各种类型模型的优缺点及适用范围。进一步介绍了基于统计方法、物理过程和人工智能的水文预测技术，分析了各种技术的特点和发展趋势。最后指出，加强跨学科合作、提高数据共享和开放，不断推动水文模型和预测技术的创新发展，对于解决水资源管理和水利工程设计中的挑战具有重要意义。

简介：摘要：在当今快速发展的科技环境中，人工智能（AI）已经成为了改善和优化各种工程项目管理过程的关键工具。特别是在工程项目风险预测与控制策略领域，AI的应用已经显示出了巨大的潜力。本文深入探讨了基于人工智能的工程项目风险预测与控制策略，接着详细分析了智能化数据采集与处理技术在风险预测中的应用，还阐述了基于人工智能的风险识别与评估方法，以及风险应对策略的制定与实施，通过风险监控与预警机制的构建，以及风险应对效果的评估与反馈，确保风险控制措施的有效性和持续改进。

简介：摘要：本研究探讨了水利工程防洪体系中智能预测与风险评估技术的应用。通过综合运用先进的数据分析、人工智能和大数据技术，实现对洪水等自然灾害的精准预测，提升防洪体系的应对能力。同时，本研究还将重点关注风险评估方法的创新，以更全面、准确地评估洪水可能带来的影响和潜在风险。这些技术的应用将为水利工程防洪体系的建设和管理提供重要支持，有助于提高防洪效率和减少灾害损失。

简介：摘要：本研究旨在探讨变电站噪声的影响以及降噪措施的有效性。通过对变电站噪声的预测和分析，揭示了噪声对周边环境和居民健康的潜在危害。研究发现，采用隔声墙、降噪设备等措施可以有效降低变电站噪声水平，改善周边的生活质量。未来研究将继续探索更科学、可持续的变电站噪声管理方案，以保护环境、确保人民健康，共同为创造宜居的社区环境努力。

简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要：随着矿业资源的日益减少，极薄矿体的开采逐渐成为了矿业领域的研究热点。本文首先对工程地质条件进行了分类，包括岩土类型、地质构造和水文地质条件等方面。在此基础上，对极薄矿体的开采特点进行了深入分析，探讨了影响极薄矿体开采经济效益的主要因素。针对这些因素，构建了一个极薄矿体采矿经济模型，并对模型的应用进行了详细阐述。该模型能够综合考虑多种因素，为极薄矿体的开采提供决策支持，提高开采的经济效益。最后，本文总结了研究成果，提出了未来研究方向，并列举了相关参考文献，为矿业领域的研究人员提供参考和借鉴。

简介：摘要：汽轮机叶片是发电机组关键部件，在运行机组中，汽轮机叶片由于设计选型，制造工艺、材料质量等因素影响，造成叶片断裂事故发生，严重影响汽轮机设备可靠性，威胁汽轮机运行安全，如果叶片内部发生裂纹、汽蚀等严重缺陷，高速转运后出现机械性能偏差，容易发生大事故，因此对叶片进行诊断监督、预防性检查是确保机组安全运行重要手段，为了提高核电汽轮机叶片常发损坏事件，本文讲述汽轮机叶片诊断与寿命分析。

简介：摘要：事业单位是我国重要的社会服务机构，其资金来源多是来自财政拨款，并且通过相关部门管理和监督，确保财务信息真实、可靠。事业单位财务管理中的风险主要体现在：财务管理制度不够完善、内部控制薄弱、预算管理不科学、项目预算执行不力等。事业单位财务风险的形成，主要是由于事业单位在经营活动中，由于各种原因导致的资金短缺或资金链断裂，从而出现财务危机。而税务风险是指因企业税务政策变化或者纳税义务发生时，企业未按照税法规定足额缴纳税款所导致的一种财务风险。税务风险管理与财务管理是事业单位提高内部控制水平、减少经济损失、提高经济效益的有效措施。