简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

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简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：摘要：房地产项目成本准确预测对企业至关重要。本文聚焦构建科学实用的成本预测模型。首先明确成本构成要素，涵盖土地费用、建筑安装工程费等。接着探讨影响成本的因素，如市场需求、土地价格、建筑材料及劳动力成本等。构建的模型采用多元线性回归分析，基于历史数据确定各成本要素与总成本的定量关系，并结合影响因素进行修正完善。通过实证研究选取多个项目为样本，验证模型具有较高预测精度和可靠性，能为企业提供有效支持。未来可在模型优化、因素深入分析及与其他管理方法结合等方面进一步研究，以提升准确性和实用性，更好服务房地产企业成本管理与决策。

简介：摘要：本文首先探讨了工程造价指数组合预测模型的重要性，强调了其在提高预测准确性、优化资源配置和支持科学决策中的关键作用。详细介绍了构建组合预测模型的具体方法，包括选取多种预测方法、确定各预测方法的权重以及模型的评价与调整。通过上述措施，本文构建的组合预测模型能够有效地提高工程造价预测的准确度和可靠性，以此为相关人员提供实践参考。

简介：摘要：机械密封在工程实践中扮演着重要角色，但其失效常常会导致设备停机和安全隐患。本文通过综合考虑材料特性、工作环境、运行参数等因素，构建了机械密封失效机理与寿命预测模型。分析了机械密封失效的多种原因，包括摩擦磨损、腐蚀、疲劳等，以及这些因素对密封性能的影响。提出了一种基于机械密封工作条件和材料特性的寿命预测方法，采用数值模拟和实验验证相结合的方式，提高了模型的准确性和可靠性。通过案例分析和对比实验验证了所提模型的有效性和实用性，为机械密封的设计、选择和维护提供了理论指导和技术支持。

简介：摘要：本文研究了基于机器学习的工程成本预测模型。首先，介绍了工程成本预测在工程领域的重要性以及传统预测方法的局限性，强调了机器学习技术在该领域的潜在优势。接着，详细阐述了机器学习的理论基础，包括基本概念和常用算法，并分析了这些算法在工程成本预测中的适用性。随后，构建了基于选定算法的工程成本预测模型，并介绍了数据收集与处理、模型选择与构建的过程。在模型训练与优化阶段，通过训练数据集对模型进行训练，并采用多种方法对模型进行优化以提高预测精度。最后，通过实验设计与实施，展示了模型在预测工程成本方面的性能，并与传统方法进行了对比。研究结果表明，基于机器学习的工程成本预测模型具有较高的预测精度和泛化能力，为实际工程成本预测提供了一种新的有效方法。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：本文针对内蒙古珠江投资有限公司青春塔煤矿的顶板水害问题，展开深入研究，通过构建一套高效准确的顶板水害预测模型，并提出相应的防治策略。通过综合运用地质数据分析、数学建模及现代信息技术，本研究力图实现对顶板水害的早期预警与有效控制，以保障矿井安全生产，减少经济损失，促进矿区可持续发展。

简介：摘要：本文深入研究了垃圾填埋场稳定化过程及其影响因素，并构建了相应的评价及预测模型。通过对填埋场稳定化机理的分析，识别了关键影响因素，包括垃圾成分、填埋方式、环境因素和人为管理等。在此基础上，利用合适的数学建模方法，构建了能够反映稳定化过程和预测未来趋势的模型。该模型可为填埋场的科学管理和环境风险控制提供理论支持。通过实际应用和效果分析，验证了模型的准确性和有效性。本文的研究为垃圾填埋场的优化管理提供了新的思路和方法，有助于推动城市固体废弃物处理的可持续发展。

简介：摘要：本研究旨在探索如何利用大数据技术构建水库水位预测模型，以提高水资源管理的效率。通过对历史水位数据、气象信息和其他相关环境数据进行分析，本研究提出了一种基于机器学习和数据挖掘技术的水位预测模型。该模型通过多源数据融合，能够准确预测未来水库水位变化，为防洪、防旱和水资源合理调度提供科学依据。结果可知，基于大数据的水位预测模型在预测精度和实时响应能力上具有显著优势。

简介：摘要：滚石灾害以其发生概率大、突发性强等特点已经成为边坡灾害的一个重点研究对象，近几年滚石灾害所带来的损失完全不亚于大型边坡灾害所带来的，滚石灾害的防治也成为了一个非常严肃的问题。在多山多路的地区，滚石灾害的防护是公路灾害中的重要问题之一。在滚石灾害防治工作方面，国内外学者提出了多种解决滚石灾害的方法。防护措施划分为主动防护措施和被动防护措施。植被覆盖是解决边坡滚石危害的一种比较好的方法。通过分析滚石的运动轨迹，提出结合坡形坡率特征对滚石灾害进行优化防治的思路。三种防护手段，从源头、路径及终点对滚石进行控制。

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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：摘要： 随着全球对可再生能源的重视程度不断提高，风能作为一种清洁、可持续的能源形式，在电力生产中占据着越来越重要的地位。然而，风电场输出功率的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行和调度带来了挑战。准确的风电场功率预测对于优化电力系统调度、提高电网可靠性和经济性具有重要意义。本文旨在研究风电场功率预测模型的改进方法，并探讨其在实际应用中的效果。通过对现有预测模型的分析，结合先进的数据分析技术和算法，提出了一种改进的功率预测模型。实验结果表明，改进后的模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升，为风电场的高效运营和电力系统的优化管理提供了有力支持。

简介：针对塌陷地动态治理亟需解决地面动态沉陷精准预测这一问题,采用理论分析和实测研究相结合的方法,从分析地面点动态沉陷过程为入手,明确了地面点动态沉陷过程中下沉量、下沉速度和下沉加速的变化规律,在此基础上,建立了符合地面点动态沉陷演化过程的基于Hill函数的动态沉陷预测模型,并采用济三煤矿 5316 工作面、东滩煤矿 3307 工作面和义能煤矿CG1301 工作面的地表沉陷实测资料对模型进行了验证,验证表明各案例的相对中误差均可控制在 3%以内,说明此模型能够很好的实现地面点的动态沉陷预测.

简介：摘要：本文介绍了阳春新钢铁构建冷料模型的意义，目前常用的冷料预测模型形式及转炉冷料预测模型的搭建方向，静态模型的选择及当前转炉的静态预测模型的具体方案，结合该厂的实际运行特点及影响冷料模型预测结果的参数进一步细化、完善，搭建起了冷料预测模型在实际生产中应用试验并不断完善，取得了较好的效果，一倒命中率由70.8%提升到90%以上。

简介：摘要

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