简介：摘要：随着社会经济的发展进步，大众出行的方式越来越讲求效率和安全，航空逐渐成为人们出行的重要交通方式，而民航运输量的不断增加给空中交通流量管理带来了一定的压力。因此，加强对空中交通流量的预测，保证空中飞行的畅通，成为解决空中交通问题的重要措施。本文论述了空中交通流量预测的重要意义，并对预测方法进行分析，进而探究了空中交通流量管理的发展策略，以提高航班的运行效率和安全性，减少航班的延误和取消，降低航空公司的成本，提升旅客的出行体验，实现民航交管的可持续发展。

简介：摘要：一直以来，在建筑工程施工当中往往涉及到复杂的技术和环节，这样就会导致施工现场一些不可控的因素较多，要想完全的做到安全施工是非常难的，可能会由于人为风险、物品风险、管理风险而导致管理难度加大，使得施工现场面临着一定的安全隐患。所以，在新时期的背景下，一定要对这一问题有效的进行解决，在工程施工的过程当中做好对风险的管理和控制，做到安全施工，保障工程能够顺利的完成。

简介：摘要：本文全面且深入地探讨了地质勘查与地质灾害预测之间存在的紧密关联。通过详尽地阐述地质勘查所采用的多样方法和先进技术，以及系统地剖析地质灾害的多种类型和复杂的形成机制，深入分析了地质勘查在地质灾害预测中所发挥的关键且重要的作用。

简介：摘要：在城市轨道交通线路设计施工中，小净距隧道是区别于普通分离式隧道的一种新型隧道结构形式。通过本文分析可知，城市轨道交通小净距隧道支护施工需充分了解周边地质环境与支护状态、科学规划开挖顺序、有效控制爆破施工的振动效应、准确测量隧道下沉量指标，为发挥出此种隧道施工技术优势，提高城市轨道交通项目施工建设质量提供保障。

简介：摘要：随着城市建设的蓬勃发展,城市地面交通越来越繁忙,为缓解地面交通压力,修建便捷、快速的地下铁道成为众多城市交通的选择。由于地铁隧道横通道施工时常会遇到硬岩地层，从安全、快速施工的角度选择矿山法是无可厚非的。对于相邻隧道间净距较小的横通道施工时，对成型隧道的管片保护是非常重要的，管片防护措施是无可避免的，进而保证成型隧道质量和横通道施工的安全。

简介：摘要：本文旨在讨论变电一次设备故障预测及检修方法。首先介绍了变电一次设备的作用和重要性，然后分析了存在的问题和原因。其次，结合现有技术和经验，提出了相应的解决方案，包括设备监测、数据采集和分析、故障诊断、维护和预防等各个方面，通过本文的论述和分析，可以看出变电一次设备的故障预测和检修是非常重要的环节，对于保障其安全、稳定和可靠运行具有重要意义。

简介：摘要：在高速迭代的信息化时代，用户对运营商的服务提出更高的要求，运营商想要更好赢得竞争优势，就必须充分了解和及时解决目前用户在感知体验中存在的问题。本文通过对电信用户数据进行预处理分析、特征工程，使用LightGBM算法建立用户满意度预测模型，从综合感知、业务感知、网络感知、服务感知四个维度进行分析并针对性进行策略维系，从而提高用户满意度。

简介：摘要：崩塌落石是山区常见的地质灾害，其运动轨迹受多种因素影响。为准确预测崩塌落石运动的轨迹，基于数值模拟方法，建立了边坡崩塌落石的数值模型，通过参数敏感性分析研究了崩塌落石运动过程中速度、加速度、高度、倾角等关键参数的变化规律，并与现场观测数据进行对比。研究结果表明：基于数值模拟方法的崩塌落石运动轨迹预测与现场观测数据具有较好的一致性，可准确预测崩塌落石的运动轨迹。此外，基于数值模拟方法研究了影响崩塌落石运动轨迹的关键因素，并提出了相应的防护措施建议，对山区工程实践具有重要参考价值。

简介：摘要：本研究提出了一种基于抽象语法树的缺陷预测模型。该模型使用代码的结构信息和特征信息作为输入，使用注意力机制自适应的选择关键的特征，更准确地预测缺陷。实验证明，模型比传统的模型更有效、更准确，能够在不同的数据集上实现更高的预测准确率。模型能够用于特征选择和代码质量分析等方面的应用。

简介：摘要：地质灾害是指在自然或人为因素的作用下，对人类生命财产造成的损失、对环境造成破坏的地质过程或地质现象。滑坡指的是依附于其内在软弱结构面（带）的地表边坡岩土体，在自然地质作用和人为活动的影响下，丧失了原来的平衡条件，而发生以整体或局部的位移的地质灾害现象。滑坡灾害每年对我国的经济造成巨大损失，同时还威胁当地受灾人民的生命安全和日常生活。

简介：摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。

简介：摘要：本文探讨了基于数据挖掘技术的列车运行控制与故障预测方法。通过分析实时数据，优化运行调度，预测故障，能够提高列车运行效率与安全性。研究强调数据预处理、模型构建的关键性，以实现精确的预测和优化。然而，数据质量和模型复杂性仍是挑战。总体而言，数据挖掘为铁路运输带来新的可能，促进运行智能化与可持续发展。

简介：摘要：本文旨在探讨基于BIM技术的工程造价预测与控制方法。通过对BIM技术的介绍和应用领域进行分析，以及工程造价预测与控制的重要性和存在的问题进行讨论，旨在提出一种有效的基于BIM技术的工程造价预测与控制方法，以提高工程预算的准确性和项目的经济效益。

简介：摘要：黄河流域是中华民族文明的发祥地，其水沙通量的变化更是影响了相邻区域的生态环境及人民生活。了解黄河各水文特征间的关系，掌握其变化规律，制定最优采样监测方案，合理进行“调水调沙”，能够科学地指导沿黄流域防汛抗旱、水资源统一调度及相关经济的发展等。

简介：摘要：新时期背景下，房地产行业的发展迅猛，人们愈发重视房屋面积预测与实测的误差问题，这就对房产测绘工作提出了更高的要求。在房产测绘中，工作人员若没有良好地把握房屋预测面积和实测面积之间的误差，就可能影响人们的利益，产生纠纷问题。基于此，文章首先对比分析了房产测绘中房屋预测面积与实测面积之间的关系，然后结合项目实际，明确了二者之间存在的具体误差，最后探讨了控制房屋测量误差的有效措施，以提高房产测绘工作的专业性和准确性。

简介：摘要：随着大数据技术的迅猛发展，其在疾病预测与防控领域的应用日益受到关注。本文旨在探讨基于大数据的疾病预测与防控策略，并分析其在医疗领域中的优势。首先，阐述大数据在疾病预测中的作用，包括数据的收集、整合与存储等现状。其次，深入探讨了机器学习和数据挖掘等大数据分析方法在疾病预测中的应用，强调了这些方法对于模型建立的重要性。然后，介绍了基于大数据的疾病预测模型的构建步骤，并强调了特征选择和特征工程在模型性能提升中的关键作用。针对不同类型的疾病，如传染病和慢性病，列举了相应的预测模型案例。此外，本文还探讨了基于大数据的疾病防控策略制定，分析了疾病防控策略的重要性以及影响因素。在疾病监测、预警和溯源方面，阐述了大数据的应用，特别是在疫情防控和流行病管理等方面的案例研究。

简介：摘要:本研究旨在开发一种基于数据分析的工程造价预测模型，以提高工程项目成本管理的准确性和效率。我们收集了大量的历史工程项目数据，包括项目规模、地理位置、材料成本、人工成本等多个方面的信息，并利用机器学习和统计分析方法构建了预测模型。研究结果表明，该模型能够在项目初期提供准确的造价估算，并随着项目的进行进行实时调整，帮助项目管理团队更好地控制成本。本研究的模型不仅可以提高工程项目的财务管理效率，还可以降低潜在的成本超支风险，对于工程项目管理和决策制定具有重要意义。

简介：摘要：随着光伏电站规模的不断扩大和智能化技术的进步，光伏电站智能运维及功率预测技术变得越来越重要。本文旨在总结光伏电站智能运维的关键要点，包括监测与诊断、故障预警与维修、优化调度等方面，并介绍功率预测技术的应用和方法，以提高光伏电站的运维效率和发电能力。

简介：摘要:工业机械设备的故障会导致生产中断、资源浪费和维修成本增加等问题。因此，实现对工业机械设备故障的准确预测具有重要意义。目前，基于机器学习的故障预测方法成为了研究热点。文章旨在探索基于机器学习的工业机械设备故障预测方法，并应用于实际生产场景中。首先，通过数据收集和预处理，保证数据质量和完整性。然后，利用特征选择算法提取与故障相关的有用特征。接着，选择合适的机器学习模型进行训练和评估，并使用交叉验证和指标评估模型性能。最后，利用训练好的模型进行故障预测，并设计实时监测和报警系统。

简介：摘要：本文主要研究建筑配电系统故障诊断与预测方法，旨在提高建筑电力系统的可靠性和稳定性，保障建筑物安全运行。本文首先介绍了建筑配电系统的基本构成和工作原理，然后分析了配电系统可能存在的故障类型及其特征，提出了一种基于数据挖掘技术的故障诊断方法。接着，本文对传统的配电系统故障预测方法进行了总结，并提出了一种基于机器学习的配电系统故障预测方法。最后，本文对两种方法进行了实验验证，并比较了它们的性能和可行性，结果表明本文提出的方法具有较高的准确率和实用性。