简介：摘要：随着城市化进程加快，交通拥堵成为了城市发展中一大挑战。针对这一问题，学者们纷纷提出利用大数据进行交通拥堵预测和管控策略的研究。通过对海量交通数据进行分析，可以更准确地预测未来的拥堵情况，为城市交通管理部门提供科学依据。

简介：摘要：工作区地质位置上处于诸广岩体南部边缘百顺矿田北东段。区内水系发育，呈树枝状分布全区。溪谷狭窄，切割较深，多呈“V”字型。较大的地表水为东坑、百顺两小溪，向西流至大沙洲后汇合为百顺水，并往南西流向周田，汇入浈江。气候属亚热带湿润气候。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于大数据的土木工程结构监测与预测模型。首先，介绍了大数据技术的基本原理，包括数据采集、存储、处理和分析。其次，分析了大数据在土木工程结构监测中的优势和挑战，指出了其在实时监测、异常诊断和预测方面的潜力。然后，综述了传感器技术与布局、数据采集与处理以及数据融合与模型建立等关键技术与方法。随后，提出了结构健康监测模型、结构损伤识别与定位模型以及结构性能预测模型，以实现对土木工程结构的全面监测和精准预测。

简介：摘要：机械电气系统的故障诊断与预测维护技术在工业领域中具有重要意义。本文从故障诊断和预测维护两个方面对该技术的进展进行了综述和分析。对传统的故障诊断方法进行了概述，包括基于规则、模型和统计的方法。重点介绍了基于人工智能和机器学习的新型故障诊断技术，并探讨了其在实际应用中的优势和挑战。讨论了预测维护技术的发展趋势，包括基于数据驱动和物联网的方法。总结了当前技术的局限性，并展望了未来的研究方向，以期为机械电气系统的故障诊断与预测维护技术的进一步发展提供参考。

简介：摘要：本文旨在探讨基于大数据的安装工程造价动态预测与控制研究。首先，文章分析了安装工程造价动态预测与控制的特点，包括其动态性、数据驱动以及精准性。接着，文章指出了在实际应用中存在的数据收集与处理挑战、预测模型的局限性以及实际应用中的障碍等问题。为解决这些问题，文章提出了相应的优化对策，包括完善数据收集与处理机制、优化预测模型以及加强实际应用指导。最后，文章总结了研究成果，并展望了未来研究方向和应用前景。通过本文的研究，有助于提升安装工程造价动态预测与控制的准确性和效率，为工程造价管理提供有力支持。

简介：摘要:本文旨在探讨高铁动车组故障预测与健康管理的关键技术，通过对目前高铁动车组故障现状的分析，介绍故障预测和健康管理的关键技术，进行实践案例分析，并展望其技术应用前景，旨在为高铁动车组运行维护提供技术支持和决策参考。

简介：摘要：随着城市化进程加快，交通拥堵成为了城市发展中一大挑战。针对这一问题，学者们纷纷提出利用大数据进行交通拥堵预测和管控策略的研究。通过对海量交通数据进行分析，可以更准确地预测未来的拥堵情况，为城市交通管理部门提供科学依据。

简介：摘要：工程项目的造价预测与控制对于项目的成功执行至关重要。本论文提出了一种集成的方法，旨在提高工程项目的造价预测和控制效率。该方法综合运用了各种工具和技术，包括成本估算模型、风险分析、项目进度管理和成本控制技术。通过将这些方法整合在一起，能够更准确地预测项目的造价，并在项目执行过程中实施有效的成本控制措施。本文还探讨了数据分析和信息技术在这一集成方法中的应用，以提高决策的准确性和效率。最终，本文的研究为工程项目的造价预测与控制提供了一个综合的方法，有助于项目管理人员更好地管理和控制项目的成本。

简介：摘要：地质灾害对人类生命和财产安全造成了严重威胁，因此地质灾害的预测与预警显得尤为重要。地球物理勘探技术的运用为地质灾害的预测提供了新的思路和方法。本文从地球物理勘探技术在地质灾害预测中的应用展开讨论，以期为地质灾害风险管理提供技术支持。

简介：摘要:随着智能电网技术的快速发展，电气设备的高效、稳定运行成为保障电网安全的关键。传统的设备状态监测方法已难以满足智能电网的高效性和复杂性要求。本研究针对智能电网环境下的电气设备状态监测与预测算法进行了深入分析和实验验证，提出了一种集成机器学习与数据分析的新型预测模型。通过对比分析不同算法在真实环境中的应用效果，证明了所提模型在提高预测准确性和运算效率方面的优势。研究结果不仅为智能电网的电气设备管理提供了科学的方法支持，也为相关技术的进一步研究与开发奠定了基础。

简介：摘要：本文基于大数据分析的方法，对空调故障进行预测，并研究不同的维修保护策略。首先，对相关研究进行了综述，包括空调故障预测的现状和技术方法。然后，建立了一种基于大数据分析的空调故障预测模型，并提出了不同的维修保护策略。通过实验与结果分析，验证了该模型的有效性，并对不同策略的效果进行了比较。最后，总结了研究结果，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：在现代工业生产中，机械的稳定运行是保障生产效率和产品质量的关键。然而，机械故障的突发性常常导致生产中断，造成重大经济损失。因此，研究如何通过大数据分析进行故障预测和维修优化显得尤为重要。本文将深入探讨如何利用大数据技术，对机械运行数据进行深度挖掘，以实现故障的早期预警，并结合优化策略，提升维修效率，降低维护成本，从而推动工业生产的智能化和高效化。

简介：摘要：本研究聚焦于基于人工智能的电力负荷预测与能源管理优化。电力负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行至关重要，而能源管理优化则直接影响能源使用效率和成本。当前，传统预测方法面临复杂多变的负荷模式挑战，而人工智能技术的引入提供了新解决方案。本研究从人工智能的电力负荷预测与能源管理优化的意义、现状和优化策略三个维度展开分析，旨在通过机器学习、深度学习等技术提升预测准确性，同时优化能源管理策略，实现电力系统的智能化、高效化运行。

简介：摘 要：车辙是沥青路面病害的一种常见类型，本文比较了三种沥青路面车辙预测方法，分别是理论方法、力学经验方法、经验方法，发现经验法逐步减少，理论法愈发完善，而力学经验法仍是主流。对预防性养护新技术中的可降解汽车尾气的路面封层技术进行了说明，在路面中使用光催化材料可以降解汽车尾气中的有害气体。为预防性养护措施提供一些思考。

简介：摘要：本论文基于概率预测方法，研究电热综合能源系统的灵活性聚合与优化调度问题。通过建立电热综合能源系统模型，分析系统的灵活性需求。利用概率预测技术对电力和热力负荷进行预测，提高系统的灵活性。采用优化调度算法，将多个灵活性资源进行聚合，并对系统进行灵活性优化调度，以实现能源的高效利用和经济性。通过仿真实验验证了所提出方法的有效性和可行性。

简介：摘要 本文查明了区域水文地质条件，对矿井充水条件以及充水因素等方面进行了，同时预算了宜洛深部勘查区涌水量，为未来深部开采提供水文地质科学依据。

简介：摘要：随着工程和制造领域的不断发展，机械系统的可靠性和性能变得至关重要。机械系统故障的检测和预测是维护和管理这些系统的关键任务之一，本文旨在探讨基于深度学习的方法，以提高机械系统故障检测和预测的效率和准确性，期望为机械系统维护和管理领域提供有价值的见解，为采用深度学习技术改进故障检测和预测方法的研究和应用提供基础。

简介：

简介：摘要：通过优化观测站点布设和提高水文数据的质量和时空分辨率，可以提高模型的输出结果。使用参数优化方法得到更精确的参数值可以提高模型的拟合效果。同时，随着科学研究的进展，不断改进模型结构可以使其更准确地模拟泾河流域的水文过程。通过持续改进水文模型，可以提高洪水预测的准确性和可靠性，为防洪抗灾工作和水资源管理决策提供有效支持。与相关领域的研究人员和专家合作，共同推进水文模型的完善和优化，以适应不断变化的自然环境和社会需求。

简介：摘要：本文旨在全面分析和预测区域建筑的热负荷影响因素，通过敏感性分析方法探讨各影响因素的重要性，并比较多种预测方法的有效性。通过本文的分析可以发现，气候参数、建筑特征参数和使用参数是热负荷的主要影响因素。局部和全局敏感性分析进一步揭示了这些因素的相对重要性。在预测方法方面，统计方法、模拟方法和机器学习方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。