简介：摘要：目前国内大部分道路路面使用的都是沥青混凝土，传统的水泥路面已经逐渐被淘汰。相比传统水泥路面来说，沥青混凝土路面的优势比较突出，不仅拥有更长的使用时间，而且在性能方面更为突出，维修养护更为简便，因此近几年的应用率相当高。不过沥青混凝土路面并非没有任何缺陷，比如经常遇到的沥青老化问题，对道路的正常使用带来了很大困扰，因此对道路沥青老化的机理及其影响因素进行分析非常有必要。

简介：摘要：随着社会的进步与发展，交通强国战略的提出，使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题，在交通网络日益复杂的情况下，交通流预测成为智能交通系统的热门领域，因为准确的交通流预测，有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发，阐述当前较为常用的交通流预测模型，分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式，要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。

简介：摘要：2016 年 8 月，教育部办公厅发布了“教育部办公厅关于校园篮球推广试点工作的通知”的红头文件。校园篮球开始蓬勃发展并迅速风靡全国，越来越多的校园学生参与其中，开始产生着不一样的化学反应。而“育新杯”篮球赛作为青岛科技大学特色的体育活动至今已经成功举办三十六届。为此，本文主要采取文献资料，问卷调查，专家访谈，数理统计等方法。以青岛科技大学崂山校区第三十六届“育新杯”篮球赛为例，调查分析“育新杯”篮球赛对学生参加课余体育锻炼的影响，在此调查分析的基础上，提出了相应的对策。研究结果表明：目前，青岛科技大学学生缺乏参加课余体育锻炼的自觉性；篮球赛对学生参加课余体育锻炼有着极大的促进作用；在受到“育新杯”篮球赛的影响后，学生对参加课余体育运动的热情持续高涨等。

简介：摘要：总结了东桐峪特大型典型石英脉型金矿床的构造叠加晕特征，建立了金矿床的构造叠加晕的理想模式，确定了矿区深部盲矿预测标志，并取得了好的找矿效果。

简介： 摘要：随着大数据技术的快速发展，其在工程造价预测中的应用日益广泛。本文首先探讨了大数据在工程造价预测中的优势，包括数据量大且多样、实时性与高效性。接着，文章详细介绍了基于大数据的工程造价预测模型的构建过程，包括数据预处理、特征选择与提取以及模型选择与优化。在数据预处理部分，文章讨论了数据清洗、数据集成和数据变换的重要性。在特征选择与提取部分，文章分析了影响造价的关键因素和特征工程技术。在模型选择与优化部分，文章比较了回归分析模型、机器学习模型和深度学习模型的适用性和效果。

简介：针对基坑监测数据存在非平稳、非线性等问题，本文采用了一种基于集合经验模态分解 ( EEMD ) 、粒子群 ( PSO ) 和支持向量机（ SVM ）预测模型。该模型利用 EEMD 将原始的基坑监测数据分解为代表发展趋势的趋势分量和一些平稳的波动分量，进而利用粒子群算法优化的支持向量机对各分量进行建模预测，最后对各预测分量进行叠加重构得到最终的预测结果。实验结果表明：相较与传统 的 SVM 、 PSO-SVM 预测模型， EEMD-PSO-SVM 预测模型能有效提高基坑变形的预测精度。

简介：摘要：本论文旨在研究和应用建筑工程造价预测模型，以提高工程项目成本管理的准确性和有效性。首先，本文通过文献综述梳理了现有造价预测方法及其局限性，指出了目前研究中的关键缺口。接着，本文构建了一系列造价预测模型，包括统计学模型、机器学习模型及其混合模型，并利用历史项目数据和市场价格数据进行模型训练和验证。通过实证分析，本文评估了不同模型的预测性能，比较了它们在准确性和稳定性方面的表现。研究结果表明，混合模型在预测性能上优于单一模型，并在实际应用中表现出显著的成本控制效果。最后，本文总结了研究结论，并提出了相关的政策建议和实践指南，以期为政策制定者和建筑企业提供参考。本研究不仅拓展了建筑工程造价预测的理论基础，还为提高工程项目成本管理的实践提供了新思路。

简介：摘要：滑坡作为一种常见的地质灾害，严重威胁着工程项目的安全与稳定。随着地质工程的不断发展，滑坡预测模型与防治技术成为研究热点。本文从滑坡的成因与特点出发，探讨常见的滑坡预测模型，并结合实际案例分析其防治措施。研究发现，基于多源数据的滑坡预测模型在准确度上有明显优势。同时，综合防治措施可以有效降低滑坡发生的风险。本文的研究为地质工程中的滑坡防治提供了理论指导与实践参考。

简介：摘要论文首先对交通需求预测模型的研究现状进行了概述，并以此为基础对基于活动链的出行需求预测模型进行了建模过程的数学解构，设计了模型的应用模块关系逻辑图，提出了分方式、分时段交通需求OD的计算步骤。

简介：摘要:本研究探讨了水文模型在洪水预测与防灾中的应用。水文模型是一种重要的工具，用于模拟和预测洪水事件，有助于提前采取有效的防灾措施。本文首先介绍了不同类型的水文模型，包括物理模型、统计模型和机器学习模型，并比较了它们的优劣势。随后，重点关注了水文模型在洪水预测中的应用，包括数据收集、模型参数估计和模型验证等方面的问题。最后，讨论了水文模型在洪水防灾中的实际应用，强调了其在减轻洪水灾害影响方面的潜力。本研究的结果为改进洪水预测与防灾工作提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：本研究旨在构建一种地铁客流量预测模型，以应对上下班高峰时段的交通需求。通过收集历史客流数据和相关环境因素，如天气、假期等，我们采用机器学习和时间序列分析方法，建立了一个可预测地铁客流量的模型。该模型经过训练和验证，在高峰时段的客流量预测中表现出较高的准确性和鲁棒性。此外，我们还探讨了不同因素对客流量的影响，并提供了一些优化建议，以改善地铁运营的效率和乘客体验。这一研究对城市交通管理和地铁运营具有重要的实际意义。

简介：摘要:随着建筑行业的快速发展和市场竞争的加剧，工程造价的精确预测成为项目成功的关键因素之一。传统的工程造价预测方法存在数据收集不全、预测精度不高等问题，难以满足现代工程项目管理的需求。因此，本研究运用大数据分析技术，通过收集、整理和分析海量的工程造价数据，建立了一个基于大数据分析的工程造价预测模型。该模型能够实时获取市场动态、材料价格波动等信息，结合历史数据和机器学习算法，对工程造价进行准确预测，为项目管理提供科学的决策支持。为工程造价预测领域的研究提供了新的思路和方法。

简介：摘要：本文围绕“大坝变形监测与分析：多源数据融合与趋势预测”的选题展开研究。首先，论文介绍了大坝变形监测的重要性以及多源数据融合和趋势预测在变形分析中的应用价值。随后，论文详细阐述了大坝变形监测技术，特别是多源数据融合技术在变形监测中的应用。接着，论文探讨了变形趋势预测模型，包括影响因素分析、定性趋势分析以及预测模型的建立。最后，论文通过案例分析，展示了研究成果在实际工程中的应用，并对大坝变形监测技术的未来发展进行了展望。

简介：摘要： 群体性事件是指由社会矛盾引发的，导致多数人聚合形成的临时群体通过非法的集会、游行等表达自身诉求的一种非法集体活动，其背后往往涉及到政治、文化、经济等领域，对我国社会影响极大。本文以群体性治安事件的基本性质和形成因素为切入点，通过 UTAUT 模型深入分析了当前群体性事件的特点，提出了当前社会形态下群体性事件的应急处理办法和预防措施。

简介：摘要：空间碎片起源于人类的航天活动，目前空间碎片的空间密度已经对航天器的安全造成威胁，且其数量仍在高速增长，已成为一个引人瞩目的环境问题，航天器受空间碎片撞击的事件时有发生。1979年，NASA正式制订空间碎片研究计划，并建立了预测空间碎片与航天器碰撞的空间模型和轨道计算方法。但这些算法相对复杂，本文将介绍一种相对简单的计算方法。

简介：摘要：以北京市作为研究对象，预测政策转型 [1]对经济活力短期与长期的影响。由于企业数量最能直接反映整个城市的经济活力，故利用 GM(1,1)灰色预测模型 [2]在未实行经济转型政策的情况下预测 2014-2015两年的企业数量，利用时间序列模型预测 2014-2018五年的企业数量，与实际数据值对比发现经济转型政策促进了城市经济活力的提升，并且政策转型的长期影响优于短期影响。

简介：摘要：灰色预测模型具有所需样本少，计算流程简便等特点广泛运用在地表沉降预测领域中。针对传统的 GM （ 1,1 ）灰色预测模型固有模型的不足，为了满足地表沉降预测精度要求，本文提出使用近似非齐次指增长序列的间接模型 -IDGM （ 1,1 ）模型，该模型弥补了传统灰色模型针对近似非齐次指增长序列的模拟性能不理想的问题。结合工程实例表明， IDGM （ 1,1 ）利用已获得观测数据能够更好的预测未来一段时间内地表沉降量，可以为安全施工提供有力依据。

简介：摘要：新型水文模型的构建涉及到模型结构、参数估计和模型验证等方面，通过引入机器学习、人工智能等技术，可以提高模型的预测精度和适应性。在流域水文预测中，新型水文模型能够更好地捕捉变化过程和复杂性，从而提高预测的准确性和稳定性。本文通过对新型水文模型的构建，结合流域水文预测的实际应用，对其在水文预测中的效能进行评估。结果表明，新型水文模型在流域水文预测中表现出较高的效能，能够对未来的水资源变化进行较为准确的预测。

简介：摘要：随着多模式交通流的发展，公路运输效率的评价变得越来越重要。本文构建了一个公路运输效率评价模型，考虑了交通流复杂性、运输需求多样性和资源环境约束等因素。首先，我们建立了一个全面的指标体系，包括运输效率、经济效益、社会效益和资源环境等四个方面的指标。然后，我们采用了模糊综合评价法和数据包络分析法等综合评价方法来建立评价模型。最后，通过实证分析验证了模型的可行性和有效性。结果显示，该模型能够全面、客观地评价公路运输系统的效率水平，为决策者提供有价值的参考信息。

简介：摘要：输电线路工程造价受地质条件和周边环境影响较大，特别在前期阶段的影响尤其明显，如何在前期阶段利用少量工程信息获取更加准确的工程造价是当前的重要课题。结合BP神经网络算法，构建输电线路工程造价预测模型，将影响工程造价的因素作为BP神经网络的输入，通过三层神经网络预测得到输电线路工程投资估算，再利用工程实际数据对所提出的输电线路工程造价预测模型进行仿真分析，对比结果表明，该模型能够较准确估算工程造价，可用于输电线路工程在前期方案的投资预测和方案比选。