简介：随着社会经济的高速发展，各大中城市高层建筑如雨后春笋般涌现。根据国家测绘局和国家建设部要求，必须对其进行变形测量。沉降测量是变形测量的一种。下面就在沉降测量中易出现的闯题及解决方法发表自己的一点见解，以供同行们参考。

简介：以北京市石景山区某地地下水监测点多年监测数据为例,进行适宜性预测方法的验证。其中,总硬度灰色预测值的平均相对误差为2.62%比线性预测低5.65个百分点;溶解性总固体线性预测值的平均相对误差为2.33%比灰色预测低0.61个百分点,与通过拟合度R~2值大小选取的最优预测方法一致,表明通过拟合度R~2值大小来选取合理的预测方法是一种便捷、合理的技术手段。

简介：灰色系统理论GM（1,1）模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM（1,1）与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004-2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM（1,1）模型。

简介：摘要：岩石单轴压缩试验是实验室获得岩石单轴抗压强度等力学参数的主要手段。由于单轴抗压强度主要受岩石本身和环境等因素的影响与制约，试验结果往往呈现出随机性、模糊性。针对淮南矿区 11-2煤顶板岩石进行单轴压缩试验，在获得 88组试验数据的基础上，以 UCS为因变量， ρ、 E、 ρ2、 E2和 ρE为自变量，运用 SPSS19.0专业数理统计软件，采用逐步回归分析方法建立了多元非线性回归模型。运用该模型对淮南矿区 13煤顶板岩石强度进行预测，结果表明该模型能够较好地预测岩石的单轴抗压强度。因此该多元非线性回归模型可为相似煤系地层 岩石估算其抗压强度值时具有一定的借鉴和参考意义。

简介：摘要：针对汽车车身而言，其本身的结构是十分的复杂，涉及到了很多的零件部分，所以需要应用到焊接技术进行有效的连接，所以说汽车焊接技术对于汽车制造而言是十分重要的。根据大量的数据调查发现，一台汽车的有效焊接点大概有 4000个，因此焊接对于汽车的重要性是不言而喻的，通过对机器人的优化智能控制，提高机器人的作业敏感性，对机器人姿态参量的优化控制，从而提高机器人的姿态惯性参量融合跟踪控制能力和机器人对环境的适应性，从而改善机器人的控制品质所以积极地探究汽车车身焊接质量控制与检测具有重要的价值。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对机器人激光在线检测技术在汽车焊接线上的应用提出了一些建议，仅供参考。

简介：介绍并比较了两种有监督的机器学习方法：BP神经网络和决策树。用两种方法分别论证了如何利用测井信息非线性地表示孔隙度。与传统的线性回归方法相比,机器学习效果更好,准确性更高。BP神经网络和决策树的应用效果表明,机器学习可以有效预测孔隙度,也可以应用于储层孔隙度预测中。相比之下,神经网络具有更高的准确性和更广阔的前景。

简介：从三个方面讨论了多元线性回归法在砂砾岩储层孔隙度定量预测中的应用：①在分析测井解释孔隙度基础上，开展地震地质层位解释，进而提取多种地震属性，进行属性优选；②通过对地震属性的相关性及物理意义的分析，确定强度总和、负振幅总和、零点相位数是最优地震属性组合；③通过对地震属性参数与储层孔隙度离散数据的趋势性分析，识别和去除奇异值的影响，提高数据间的相关性，进一步提高储层孔隙度预测精度，从而达到定量预测储层孔隙度的目的。预测结果符合地质规律，预测精度较高，验证了该方法的有效性和可行性。

简介：摘要：本文探讨了机器学习技术在公路材料测试和评估中的应用，旨在通过数据驱动的方法来提高测试的精度和效率。研究通过收集大量的试验数据，使用机器学习算法来识别材料性能的关键影响因素，从而优化测试流程和评估标准。通过案例分析，文章展示了机器学习在预测材料行为和寿命预测中的潜力和挑战。

简介：摘要：随着物联网技术的迅猛发展，预测性维修成为了许多行业的热门话题。在工业领域中，设备的故障可能导致生产中断和额外的维修成本。因此，准确地预测设备可能发生故障的能力变得至关重要。而机器学习作为一种强大的数据分析工具，正逐渐成为预测性维修的主要支持技术。本文将探讨机器学习在预测性维修数据集中的应用，并深入研究其在提高设备效率和降低维修成本方面的潜力。

简介：摘要：本论文研究了基于机器学习的地铁智能化票务管理与分析系统。随着城市人口的增加和地铁乘客的不断增加，传统的票务管理面临着诸多挑战。本研究提出了一种综合了机器学习技术的智能化系统，以优化票务销售、检票和分析过程。通过大规模数据收集和分析，系统能够实时监测乘客流量、票务需求和票价制度，从而实现票务定价的精确性和效率。此外，系统还能够预测高峰时段和特殊事件下的票务需求，以提前调整运营计划和资源分配。研究结果表明，基于机器学习的地铁票务管理系统能够提高地铁运营的效率和服务质量，为城市交通管理提供有力支持。

简介：摘要：机器学习已经在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了成功的应用，在生物、材料、生命科学领域的探究也颇多。鉴于此，本文从国内、国外视角系统介绍机器学习方法在环境工程领域的研究状况及应用前景。

简介：摘要：随着机器学习技术的日益成熟和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。针对隧道机电设施的定期检测，传统的人工巡检方式存在着效率低下、主观因素影响大的问题。因此，利用机器学习技术进行隧道机电设施的定期检测具有巨大的潜力。笔者旨在探讨使用机器学习进行隧道机电设施定期检测的可能性，通过结合机器学习算法和实时监测数据，实现对设施状态的自动识别和分析。这将能够极大地提高检测的准确性和及时性，降低对人力资源的依赖，有效应对设施管理中的挑战，并为养护工作的科学化、精细化提供新的思路。

简介：摘要：崇礼区输配水管网项目属2022年东奥配套设施工程，工期要求紧，施工难度大，全线长度22公里，9座泄压水池，6座泵站，以及沿线设置的阀门井327座和双条管道铺设，以及长度2公里在山坡施工，全线最大高差达745米，属于典型的线性工程。

简介：1999年是澳门回归之年。在我国恢复对澳门行使主权的日子即将到来的时候,大家都比以往更加关注澳门。今特撰此文,介绍一下澳门的地理、历史及港口等情况,同时也表达喜迎澳门回归之情。一、澳门的名称及地理概况(一)澳门的名称澳门古代名称为蚝镜,这是因为澳门半岛南部一带产蚝(即牡蛎),同时南北有两个海湾形如圆镜之故。蚝镜也写作壕镜、濠镜,别称镜海、镜江、濠江等。又因为这里是船舶停泊处,

简介：利用树木年轮学基本原理和方法,研究了福建省戴云山台湾松（Pinustaiwanensis）径向生长模式以及与气候的相关关系,戴云山是台湾松在大陆分布的最南界。前人研究了区域树轮对气候变化的线性相关关系,本研究进一步计算了基面积年增量年表BAI年表,并基于人工神经网络模型研究了戴云山台湾松径向生长与气候的线性和非线性关系。模拟结果显示台湾松径向生长与温度和降水存在一定的非线性特征,其线性关系只在一定阈值内成立,比如降水在大约40~270mm之间呈现线性关系。台湾松BAI年表与气候因子相关分析表明,区域5—10月份平均温度引起的季节性干旱是台湾松径向生长的主要限制因子,其相关系数达-0.64。研究对于进一步理解戴云山地区台湾松生长对未来气候变化可能的非线性响应关系有重要意义。

简介：

简介：计算机技术的不断发展，促进非线性编辑系统以全新的面貌出现于电视制作领域，使电视制作产生革命性的变化，它以独特的优越性受到广大电视制作者的欢迎，在气象部门也广泛采用非线性编辑系统来制作电视天气预报。

简介：摘要： 本文主要以船舶造修企业安全培训与管理实务为基础，简要阐述集安全培训服务、在线安全培训、船舶安全资源分享、船厂安全管理于一体的在线安全培训与学习服务系统在船舶行业的应用。通过在线服务系统实现线下培训与线上服务相结合，安全学习与安全管理相结合。紧紧围绕国家高质量发展纲要的要求，推动船舶行业传统安全培训业务的数字化转型，改变专业知识以往固有展现形式。同时利用数据分析反馈技术，不断改进安全培训教学资源的形式，实现为从业人员精准推送安全知识，通过后台实现培训前需求征询、培训中过程管控、培训后结果反馈，夯实安全培训责任主体落实，借以先进的信息技术实现从业人员安全培训效果的提升和培训班级的科学管理，夯实安全生产培训的技术基础，达到提高从业人员安全意识和安全生产知识水平的目的。

简介：

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的机器人技术有了很大进展。机器人系统重要的控制手段是视觉伺服控制。视觉伺服控制技术由于其良好的性能以及应用的广泛性和方便性，成为了机电一体化领域研究的热点之一。本文阐述了视觉系统中视觉反馈与噪声处理问题，展望了对未来的研究方向，它有望成为机器人在动态可变环境下应用的重要支撑技术。