简介:摘要:随着科技的发展,BIM,即建筑信息模型已经越来越被建筑行业所采纳。本研究便在此背景下,探讨了BIM技术在建筑工程安全管理中的应用。即通过BIM技术建立建筑工程安全管理模型,其目的在于旨在为建筑工程的安全生产提供科学、有效的解决方案。具体而言,我们选择了一些具有代表性的建筑工程实例进行实证分析,并采用专家咨询、文献分析等多种研究方法进行探究。研究结果表明,基于BIM技术的建筑工程安全管理模型对于满足建筑工程的安全生产有着显著的作用。其中,BIM技术可帮助我们预测和分析安全隐患,制定安全管理策略,避免了许多安全事故的发生,提高了工程的安全性。同时,BIM技术也能提高建筑工程安全管理的效率,节省了大量的人力和物力。因此,BIM技术在建筑工程安全管理中具有明显的优势,且有着广泛的应用前景。
简介:摘要:随着人工智能技术的飞速发展,大模型作为其中的一项关键技术,正受到越来越多的关注。本文旨在探讨大模型的概念、特点、应用领域以及面临的挑战,并深入分析大模型与人工智能技术之间的关系。通过对大模型的研究,我们可以更好地理解人工智能技术的发展趋势,并为未来的研究提供有益的参考。
简介:摘要:摘要:本文以建筑信息模型(BIM)为基础,探讨了其在施工进度管理中的应用。通过对BIM技术的介绍和相关研究文献的分析,本文深入研究了BIM在施工进度管理中的作用和优势。在实际工程项目中,应用BIM技术可以有效提高施工进度的管理和控制效果,减少工期延误和资源浪费。同时,本文还分析了BIM在施工进度管理中存在的挑战和问题,并提出了相应的解决方案。
简介:为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和间期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005--2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋坍,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负苘趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气缘要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。
简介:采用年最大值法(AM)及超阈值峰量法(POT)分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布(GEV)和广义帕累托分布(GPD)的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明:(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90~94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94~97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97~99百分位数较为合适。
简介:本文利用兰州1944~1997年的月平均降水资料,建立了线性平稳序列的降水预测模型,该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法(或叫全极模型),并将特征多项式模大于1的根反射到单位圆内,再返回修正后的线性预测的系数。并对1986~1997年11年的月降水做了预测试验,试验结果表明,该模型具有一定的预报能力,其中取15阶预报效果较好。此方法在短期气候预测业务中,可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试