简介：摘要：本论文研究了智能电网中基于物联网技术的电力设备在线监测与故障预测方法。随着电力系统的不断发展，电力设备的可靠性和安全性显得尤为重要。通过将物联网技术应用于电力设备监测，我们能够实时收集电力设备的运行数据，通过数据分析和机器学习算法，实现对设备状态的在线监测与故障预测。本研究提出了一种基于物联网的智能电网监测与预测系统框架，包括数据采集、数据分析、模型建立和预测等关键步骤。实验结果表明，该系统能够有效提高电力设备的运行可靠性，降低故障率，从而促进智能电网的稳定运行和可持续发展。

简介：摘要：目前电力变压器状态评价方法无法对其表面的老化情况进行分析，因此会造成变压器老化。本文对电力变压器电气故障诊断与剩余寿命预测技术进行分析，从危害电能发展的根源入手，采用定量评估等方法，使局部电网的电能变换规律得以实施，从而成为其运行状况的前提条件和更全面的决策依据。

简介：摘要：本研究基于大数据分析，探索了在建筑工程领域中利用数据科学技术进行造价预测与优化的方法。通过收集和分析大量历史数据，结合机器学习算法，建立了一套高效的建筑工程造价预测模型。该模型能够准确预测不同类型工程项目的成本，并通过优化算法提供了降低成本、提高效率的可行方案。研究结果表明，利用大数据分析技术，可以为建筑工程管理提供更精准、高效的决策支持。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，为决策提供了更为准确、全面的数据支持。在土建工程造价领域，大数据的应用也日益凸显其重要性。本文旨在探讨大数据在土建工程造价预测与分析中的应用，分析其技术优势，并说明其实际应用价值。

简介：摘要：公路维护管理中基于大数据分析的路面状况监测与预测是当前交通领域关注的重要课题。本文针对此问题展开研究，通过收集大量的路面数据，并借助先进的大数据分析技术，对路面状况进行监测与预测。通过对数据的分析与挖掘，我们能够及时发现路面问题的发生与演变趋势，为公路维护管理部门提供重要的决策支持，有效提升公路运输的安全性和效率性。

简介：摘要：在轨道交通运营中，乘客流量的准确预测和调度优化对于提升服务质量和运营效率至关重要。本文通过对当前乘客流量预测与调度优化的现状进行分析，揭示了存在的主要问题与不足，包括数据获取不充分、算法精度不足等。在此基础上，提出了改进的数据采集方法和优化算法，并通过案例研究展示了实际应用效果。本文对未来的研究方向进行了展望，希望为相关领域的进一步发展提供借鉴和参考。

简介：摘要

简介：摘要: 随着工业自动化程度的不断提高,机械设备的运行状态对生产效率和产品质量的影响日益突出。本文针对机械设备故障诊断与预测问题,提出了一种基于机器学习的新方法。该方法利用机械设备运行数据,通过特征提取、数据预处理等步骤构建高质量的训练样本集,并采用先进的机器学习算法进行故障模式识别和剩余寿命预测。理论分析和实验结果表明,所提出的方法具有较高的故障诊断准确率和寿命预测精度,可为工业机械设备的状态监测和维修决策提供有力支撑。

简介：摘要：随着改革开放和社会经济的迅速发展，城市空间需求不断增长，汽车进入家庭，机动车保有量快速增长。为了适应这一新形势，各个城市均把加快城市道路建设、完善路网布局等作为近、远期的目标。按建设程序编制的道路工程建设项目建议书和可行性研究报告，是项目审批、立项、领导决策的重要依据。结合城市规划进行的道路机动车交通量需求预测的内容，对道路建设的必要性、拟建规模的确定以及技术标准的选用起着决定性作用。基于此，本文章对市政道路设计中的交通流量分析与预测进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：本文旨在探讨利用地质勘察数据预测与应对工程地质灾害的方法与策略。通过分析不同类型的地质勘察数据获取方式及其信息内容，结合定性与定量预测方法，研究了灾害风险评估与应对策略的实施。结果显示，有效利用地质数据与先进技术（如GIS和数值模拟）能够提高灾害预测的准确性和及时性。本文还探讨了灾害等级划分标准与相应的工程设计优化措施，强调了预防与响应并重的策略对于工程施工安全与效率的重要性。综上所述，地质勘察数据在工程管理中的应用不仅有助于减少灾害风险，还能为工程项目的可持续发展提供可靠支持。

简介：摘要随着科学技术的进一步发展，在水文水资源预报预测方面，相关方面的技术也有了很大程度的进步和发展，对于防范自然灾害，防洪减灾等相关工作中，体现出至关重要的作用。因为气候条件的变化，加上人类生产和生活的各项活动进一步加剧，导致水文水资源预报也面临全新的问题和挑战。在这样的情况下，进一步创新相关方面的关键技术和方式方法，对于有效防灾减灾，促进经济社会实现持续稳定的发展，有着至关重要的作用。基于此，本文有针对性的分析和探究多尺度水文水资源预报预测预警关键技术及应用等一系列相关内容，希望通过本文的简要分析能够为相关从业者提供某种程度上的参考和借鉴。

简介：摘要：随着城市的现代化发展，城市建设规模越来越大，各种高层建筑物如雨后春笋般拔地而起，而随着建筑功能的多样化，建筑结构也越来越复杂。因此，现代化建筑工程施工难度大，施工周期长，对于施工技术的要求越来越高，在施工过程当中对于各种人力物力财力等资源的消耗量越来越大，并且还会存在着一定的安全风险。为了推进建筑工程项目的顺利进行，保障安全施工，就务必要对施工进度加强控制管理。当前，纵观我国建筑工程施工进度控制以及管理等具体工作，发现其存在非常多的问题，因此相关的施工以及管理人员必须要针对建筑施工的实际情况，不断提升施工工艺水平管理水平，提高施工质量，降低施工安全风险。本文围绕建筑工程施工进度控制与管理解决措施进行了分析探讨。

简介：摘要伴随着社会经济水平的飞速发展，噪声污染问题也随之而来并为人们所重视。噪声检测数据的庞大使得人们开始从实地监测噪声向着噪声预测发展，SoundPLAN噪声地图绘制软件则是集成了以往的噪声检测信息和技术的一款预测软件1。本文主要根据软件自身特点以及在软件使用过程中应该注意的问题，结合实际项目（中建财富国际中心裙房建设装修改建项目），对SoundPLAN在建筑物及其周边环境噪声预测方面的运用进行研究探讨。

简介：        摘要： 隧道施工影响施工变形，其影响因素除了受土质影响之外，还与地下水位变动、隧道埋深、隧道与建筑物距离、建筑物层数、刚度、注浆效果、基础形式等多种因素有关。随着我国隧道施工技术和理论的快速发展，隧道监控技术也取得了较大的飞跃，对隧道结构、隧道施工方法、工程、造价、参数等有着直接的影响。但是，后期的数据分析和监测方法还不完善。针对这些问题，本文提出了隧道施工监测数据挖掘和变形预测的研究。

简介：摘要：本文探讨了大数据分析在设备故障预测与维修决策中的应用。概述了大数据的定义和特点。详细阐述了大数据分析在设备故障预测中的应用步骤，包括数据收集与存储、特征提取与选择，以及故障预测模型构建和结果评估。也探讨了大数据分析在维修决策中的应用，包括维修策略优化、维修资源分配和维修周期优化。

简介：

简介：摘要：本文提出了一种多区域暖通空调温湿度鲁棒模型预测控制策略，该策略通过考虑系统参数的变化和不确定性，能够更加准确地预测多区域的温湿度变化情况，并根据预测结果实现对暖通空调系统的智能控制。该策略不仅能够提高系统的控制精度和稳定性，还能够减少系统能耗，具有很高的实用价值。

简介：摘要：随着城市交通流量的不断增加，交叉口的拥堵问题日益突出。为了有效预测和优化交叉口的流量，本文提出了一种基于深度学习的智能交通系统。该系统利用深度学习算法对交叉口的流量进行预测，并通过优化算法对交叉口信号灯进行调整，以减少拥堵和提高交通效率。

简介：摘要:本研究基于大数据分析，构建了一种城市空气质量监控与预测模型，旨在解决城市空气质量管理中的挑战。通过收集大量的空气质量监测数据和相关环境因素数据，采用机器学习算法进行分析和建模，我们提出了一种高效准确的空气质量预测方法。该模型不仅能够实时监测城市空气质量状况，还能够预测未来一段时间内的空气质量变化趋势。在实际应用中，我们将该模型应用于某城市，取得了显著的成效，为城市环境管理提供了重要参考依据。

简介：摘要：研究了普通国道公路岩土工程中地质灾害的预测与防治措施。通过对地质灾害形成机理及其在公路工程中的影响进行分析，提出了一套有效的预测方法和综合防治措施，旨在降低工程建设和运营阶段因地质灾害带来的风险和损失。研究结果表明，采用多种技术手段和工程措施，结合地质灾害监测与应急响应机制，能有效提高普通国道公路岩土工程的安全性和可靠性。