简介：摘要：在当今的工业4.0时代，电气工程的运行效率和稳定性对于生产活动至关重要。然而，设备的故障和异常可能导致生产停滞，造成巨大经济损失。因此，故障诊断与预测技术在电气工程领域扮演着关键角色，通过智能化手段提前预知并解决可能的问题，确保系统的高效运行。本文将深入探讨电气工程中故障诊断与预测技术的最新进展，以及智能技术如何推动这一领域的发展。

简介：摘要：随着电气设备在工业、商业和日常生活中的广泛应用，对其状态监测与预测的需求日益增长。基于深度学习的技术在这一领域展现出了巨大的潜力。本文从深度学习在电气设备状态监测与预测中的应用出发，综述了其在传感器数据处理、故障诊断、异常检测、预测模型等方面的应用现状，并与传统方法进行了比较分析。同时，还探讨了深度学习在电气设备状态监测与预测中面临的挑战，并提出了相应的解决方案。

简介：摘要：在变电站运行的过程中，一次设备经常会出现各种各样的问题，由于检修方式存在弊端，变电站检修人员必须要积极总结变电一次设备的主要故障特点，分析一次设备检修的主要方式，采取相应的措施，确保变电一次设备故障检测的水平全面提升，保证城市电网的稳定运行。

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：机械工程中，材料疲劳与寿命预测是确保设备可靠性和安全性的关键技术。然而，复杂载荷、微观结构、环境因素和缺乏统一标准等问题，严重影响了预测的准确性和实用性。因此，开发适应复杂载荷的预测模型、深入研究微观结构与疲劳性能的关系、建立环境因素影响的量化模型以及制定统一的预测标准和模型，是当前研究的重要方向。

简介：摘要：文章深入分析了基于机器学习森林火灾监测预测系统，希望通过全维数据集成和算法优化，提升火灾预警信息准确性和及时。试验搜集了图像、气候、地貌等全维数据，并进行预备处理和svm算法。选用神经网络（CNN）、svm算法（SVM）和梯度提升决策树算法（GBDT）等候人工智能算法开展火灾监测和预测。根据实验数据形成，对比了火灾监测和预测中不同算法特性，阐述了全维数据集成化对预测准确性产生的影响。

简介：摘要：本文探讨了煤矿机电设备的常见故障类型及其诊断方法，分析了预测维护技术的应用现状与发展趋势。通过引入数据采集、故障分析和机器学习等先进技术，提出了一种基于智能算法的故障预测模型，旨在提高设备的可靠性和安全性，为煤矿行业的可持续发展提供技术支持。

简介：摘要：随着工业自动化水平的不断提升，电气自动化设备在生产过程中扮演着越来越重要的角色。然而，设备故障不仅影响生产效率，还可能导致安全事故。本文旨在探讨电气自动化设备故障诊断的方法，并提出预测性维护的策略，以期降低故障率，提高设备的可靠性和生产效率。

简介：摘要：随着工业自动化水平的不断提升，电气自动化设备在生产过程中扮演着越来越重要的角色。然而，设备的故障不仅影响生产效率，还可能导致严重的安全事故。本文深入探讨了电气自动化设备的故障诊断技术，并提出了一套基于数据驱动的预测维护模型，旨在通过实时监控和分析设备状态，实现故障的早期发现与预防，从而提高设备的可靠性和生产效率。

简介：摘要：随着烟草行业的发展，预算预测的精确性变得尤为重要。通过数据分析技术，提出了一种改进的烟草装备预算预测方法。首先分析了传统预算预测方法的局限性，然后构建了基于数据驱动的预测模型，并利用机器学习技术进行优化。实际案例分析验证了该模型的有效性，显示了其在提高预测精度和适应性方面的优势。对未来研究方向和应用前景进行了展望，强调了智能化和个性化预算预测模型的重要性。这些研究成果不仅为烟草行业提供了决策支持，也为其他领域的预算管理提供了参考。

简介：摘要：本文围绕动车组空调系统的故障诊断与预测维护技术展开研究。首先，介绍了动车组空调系统的组成与工作原理，以及常见的故障类型及原因分析。随后，详细探讨了故障诊断技术的实现方法，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤，并分析了预测维护技术在动车组空调系统中的应用价值。接着，深入探讨了预测维护技术的深入应用，包括预测模型的持续优化、预测维护策略的制定和智能化维护系统的构建。最后，对预测维护技术的未来发展趋势进行了展望。本文的研究旨在为动车组空调系统的故障诊断与预测维护提供理论支持和实践指导，以提高系统的性能和可靠性，为乘客提供更加舒适、安全的乘车环境。

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。

简介：摘要：油田产能预测对于石油公司的战略规划和运营决策至关重要。准确的产能预测可以帮助企业优化资源配置，提高生产效率，降低成本，并确保长期的经济效益。采油测试数据提供了关于油藏动态和油井性能的关键信息，是进行产能预测的基础。然而，这些数据往往复杂且包含噪声，需要通过有效的数据分析方法来提取有价值的信息。基于此，本篇文章对采油测试数据分析与油田产能预测进行研究，以供参考。

简介：摘要：综采工作面周期来压具有很明显的周期来压现象，频繁的周期来压给工作面安全生产带来很大的安全隐患。通常的周期来压预测通常根据本次来压位置和来压步距预测下次来压位置，预测的主观性性较大,且未对来压强度进行预测。本文通过灰色理论模型预测原理，基于大量原始数据，通过G（1，1）模型变式预测来压步距及来压峰值，经生产实际验证，预测基本正确，对工作面生产起到很好的指导作用。

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：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。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能（AI）的煤矿胶带机故障预测与诊断系统。首先，分析了传统故障预测与诊断方法及其局限性，讨论了AI技术在工业领域的应用现状。接着，详细设计了AI故障预测与诊断系统的架构，包括数据采集与预处理、模型选择与训练等关键环节。然后，探讨了系统的集成与部署过程，以及模型的在线更新与维护机制。最后，通过实际应用案例，评估了系统在故障预测准确率、效率和经济效益方面的表现。研究表明，基于AI的故障预测与诊断系统能有效提升煤矿生产设备的可靠性与经济效益。

简介：