简介：摘要：油田开发进入中后期，油田地质条件和储层特点发生了较大变化，因此在精细构造研究的基础上，要进一步加强储层预测技术的应用。随着油气勘探开发技术的不断进步，精细储层预测技术在油田开发中发挥了越来越重要的作用。它不仅可以为油气藏勘探提供有利目标，还可以为油田开发方案编制提供可靠的地质依据。近年来，精细储层预测技术在胜利油田得到了广泛应用，取得了很好的效果。

简介：摘要：在隧道建设过程中，预测和预防地质灾害是确保工程的安全性和进度的重要环节。地质灾害预测的策略主要有：采用地质雷达与地下勘探技术取得地下构造信息、设置水文监测设备对地下水位进行监测、采用地质雷达对地下岩层状况进行探测。为了防治，需要对松散的岩层地质进行地下注浆加固，根据地质状况设计合适的支护结构，并对这些支护结构进行定期的维护和加固工作。这些举措有利于减少地质灾害的发生风险，确保施工人员的安全以及工程质量。

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简介：摘要：随着社会的发展和科技的进步，人们生活水平的不断提高，人们对电力负荷的需求量成倍增长，电力系统负荷负荷预测能够为电网设备科学管理和规划提供决策性依据，能够有效提升电网运行管理水平，基于自适应学习 的电力系统负荷预测，可以提高负荷预测的准确性，为电力系统的优化调度和决策支持提供更为可靠的数据基础。

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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：气象预测模型的准确性对于天气预报和气候研究具有重要意义。本文旨在构建基于物理过程的气象预测模型，并通过验证其准确性来探索气象预测的新方法。模型构建过程中，结合了物理学原理、数学方法和大量观测数据，以期实现对未来天气的精准预测。验证阶段，采用实际气象数据对模型进行检验，以评估其预测效果。

简介：摘要：时间序列作为时间观测值的集合，在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一，研究结果可以为各种应用提供依据，例如优化、控制以及生产计划等。因此，已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点，单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征，难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。

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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。

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简介：摘要：在现代电力系统中，准确预测用电负荷对于电网的稳定和经济运行至关重要。面对可再生能源并网和电力市场开放带来的挑战，本文提出了一种综合多种因素的负荷预测模型，并通过智能优化算法进行调度优化，旨在提升电网的运营效率和经济性。该模型考虑了天气、节假日、经济指标等多维度因素，能够更准确地反映未来的用电需求。结合智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，可以在复杂的电网环境中寻找到最优或接近最优的调度方案。实际案例分析表明，该方法能有效提高预测精度，降低运营成本。未来电力系统调度预计将进一步融合大数据分析、云计算等技术，以应对更加复杂多变的电网运行环境。

简介：摘要：探讨了基于大数据的设备故障预测与维修策略，介绍了设备故障预测的实时性、准确性和可扩展性并讨论了数据质量和完整性问题、预测模型的复杂性和可解释性以及维修资源的合理配置问题，接着提出了数据预处理和清洗、预测模型的改进和选择、维修资源的优化调度等优化对策。最后总结了基于大数据的设备故障预测的优势、存在的问题和挑战，并对优化对策的效果和展望进行了讨论。

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：烟草机械作为烟草生产的关键设备，其维护与故障预测对保障生产效率和产品质量至关重要。本文旨在建立一种基于数据驱动的烟草机械维护与故障预测模型，通过分析历史数据，实现对机械故障的早期识别和预防。研究采用机器学习算法，对设备运行数据进行深入分析，构建预测模型，并在实际生产中进行了验证。结果表明，该模型能有效提高故障预测的准确率，减少维护成本，对烟草行业的可持续发展具有重要意义。

简介：[摘要]癫痫作为一种常见的脑部疾病，脑电图作为最常用的检测癫痫发作的方法，通过非侵入式电极产生不同的脑电信号，定位人脑中的致痫区域。为了提高病灶性和非病灶性癫痫脑电信号预测的准确率，本文提出使用对VMD分解后的癫痫脑电信号数据进行处理，转换成适合LSTM的时间序列数据并对其进行癫痫预测，为癫痫研究和诊断提供了有力的支持。

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简介：摘要：建筑工程造价预测模型及其应用实践探索。本文以建筑工程造价预测为研究对象，结合模型构建和应用实践，探讨了如何有效预测建筑工程造价，提高预算准确性和成本控制效果。通过分析建筑工程造价预测的重要性和挑战，介绍了常用的预测模型和方法，并结合实际案例进行探讨和评估。

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。

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