简介：摘要：数字化供电所建设是电网企业数字化转型的关键一环。国网甘肃省电力公司从问题视角出发，探索供电所数字化建设的路径，积极构建数字化发展的企业管理新模式。

简介：摘要：区别于传统的基于单车历史数据的时间序列预测模型，本文创新性的引入了高德地图POI数据，将共享单车运营数据与POI数据通过真实地理坐标关联起来，并使用了机器学习方法，搭建并训练了多层神经网络模型来对POI数据与单车数据进行学习，挖掘二者之间的潜在关系，用于进行区域单车出发量和到达量的预测。使用了相关系数R2和均分误差MSE来对模型预测结果进行评价，模型在测试集上R2可达0.8，而在训练集上可达0.95，充分证明模型有效性。

简介：摘要：在流注放电理论的基础上，该文从微观粒子的动力学特性出发，研究隔离开关触头间隙放电机理，建立cm级间隙电弧击穿及高频过电压下介质恢复过程的流体数学模型。流体数学模型能够科学地解释隔离开关触头间隙微观粒子的动态发展过程，将线路电压特性、放电结构特征与电弧微观发展过程相结合，为指导隔离开关设计提供理论依据。

简介：摘要：目前我国城市化进程持续加速，经济活动活跃度大幅度的提升，而规模型租赁住宿场所市场需求量大幅度的提升，由此带来的火灾风险隐患进一步的凸显。文章对目前规模租赁场所火灾风险进行分析，同时对消防安全管理措施进行思考，希望能够为我国消防工作提供参考。

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和碳排放问题的日益突出，研究城市碳排放定量测算方法和模型构建具有重要意义。本文基于自下而上法和自上而下法两种方法，提出了一套包括数据收集、碳排放计算模型构建等步骤的测算方法，并探讨了经济统计模型、科学模型和结合大数据、人工智能技术的模型构建。通过对不同方法和模型的优缺点进行比较分析，为城市碳排放研究提供了参考和指导。

简介：摘要：市场需求预测是企业制定战略计划、优化资源分配和提高市场竞争力的关键环节。统计模型以其精确性和实用性，在市场需求预测中发挥着不可替代的作用。本文旨在探讨统计模型在市场需求预测中的应用，包括模型选择、数据处理、模型评估与优化等方面。通过实际案例分析，本文将展示统计模型如何帮助企业更准确地预测市场需求，以及在实践中需要注意的问题。

简介：摘要：本文旨在探讨公路交通流量分析与预测模型的研究。通过对公路交通流量的影响因素和特点进行深入分析，建立有效的预测模型，为公路交通管理提供科学依据，提升交通系统的效率与安全性。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑信息模型（BIM）在工程管理中的创新应用。通过对BIM技术在工程管理中的优势和应用案例进行分析，探讨如何利用BIM技术来提高工程管理效率、降低成本、提升工程质量，从而推动工程管理的发展。本文旨在为工程管理领域的从业者和研究人员提供参考与启发。

简介：摘要：装配式的建筑施工方式，由于其具有高效、节能、环保的优点被广泛地应用于各行各业。但是，我国装配式建筑建设还存在一些问题，整体管理水平有待提高。因此，建筑企业需要利用BIM技术全面提升装配式建筑的施工水平，贯彻节能环保的理念，以推动我国建筑企业的可持续发展。基于此，文章研究BIM 技术在装配式建筑施工中的应用要点，以供参考。

简介：摘要：现如今，随着全球气候变化和人类活动的加剧，水资源短缺、水质污染以及洪涝灾害等问题日益严峻。因此，科学合理地规划和管理区域水资源显得尤为重要。水文循环模型作为研究水资源的重要手段之一，其应用对于提高水资源管理的效率和效果具有重要意义。

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简介：摘要：电力工程土建项目管理涉及到大量数据的处理以及复杂的决策过程，本论文主要研究如何使用建筑信息模型(BIM)技术来提高电力工程土建项目管理的效率与效果。首先，借助BIM技术建立了电力工程的三维信息模型，实现了设计、施工、运维等全生命周期的信息一体化和协同管理。其次，通过BIM技术实现对电力工程土建项目的可视化管理，使得项目进度与成本控制在更加直观可管的状态。研究成果表明，应用BIM在电力工程土建项目管理中，不仅可以帮助工程人员更直观地理解项目的运行状态，更关键的是，它可以提高项目管理的准确性，并从而降低项目的成本和风险，提高工程质量。此研究为电力工程土建项目的施工管理提供了新的思考和方向。

简介：摘要：当前，建筑工程质量管理面临着多方面的挑战和问题，如质量才能的培养和保障，质量管理体系的完善，以及质量管理技术的更新和应用等。因此，如何通过科学合理的质量管理模型，实现建筑工程质量的有效控制和提升，已成为研究的焦点。对不同类型的质量管理模型进行系统研究，分析其优点与不足，探索适合我国建筑工程特点的质量管理模型，并运用到实际中，是当前面临的重要课题。

简介：摘要：随着社会经济的持续发展和城市化进程的加速，建筑工程的质量管理显得尤为重要。建筑工程的质量不仅关乎项目的经济效益，更是关系到公众的生命财产安全和社会稳定。然而，建筑工程管理中，尤其是质量管理，面临着诸多挑战，如环境因素的复杂性、人为因素的不确定性以及施工过程中的不确定性和动态性。为确保建筑工程的顺利进行和质量达标，有必要深入研究和探讨有效的质量管理模型，以提升工程项目的综合管理水平。

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简介：摘要:本论文探讨了建筑信息模型(BIM)技术在项目管理中的应用。BIM技术作为一种集成数字化建筑模型,不仅能提高建筑设计质量,还能优化施工过程,实现高效项目管理。论文首先介绍了BIM技术的概念和特点,接着分析了BIM技术在项目管理中的具体应用,包括设计协同、施工模拟、进度管理、成本控制和质量管理等方面。最后指出,虽然BIM技术在项目管理中的应用前景广阔,但也面临着一些挑战,需要建立健全的标准体系、加强人才培养、完善法律法规等配套措施,才能充分发挥其优势。

简介：摘要：本文深入探讨了建筑信息模型（BIM）技术在施工管理中的集成应用，旨在揭示BIM技术如何有效提升施工效率和质量。随着建筑行业的快速发展和市场竞争的加剧，如何高效地管理施工过程、确保工程质量成为了行业关注的焦点。BIM技术以其强大的信息集成和可视化功能，为施工管理提供了新的解决方案。通过对BIM技术在施工管理中的应用进行全面分析，本文旨在为建筑行业提供有益的参考和借鉴，推动BIM技术在施工领域的广泛应用。

简介：摘要：随着社会经济的不断发展,电力负荷预测在电力系统规划、运行和控制中发挥着越来越重要的作用。传统的电力负荷预测方法难以适应日益复杂的电网环境,人工智能技术为电力负荷预测提供了新的思路。本文综述了基于人工智能的电力负荷预测模型,重点介绍了基于人工神经网络、支持向量机和深度学习的负荷预测方法,分析了不同模型的特点及其适用条件。此外,本文还讨论了人工智能预测模型在实际电网中的应用,总结了面临的挑战和未来的发展方向。人工智能技术与电力负荷预测的结合,将有助于提高电力系统的运行效率和管理水平,对推动智能电网建设具有重要意义。

简介：摘要：随着社会经济的发展，建筑工程行业在我国的经济体中占据了日益重要的地位。作为建筑工程管理的重要组成部分，其质量管理是决定项目成功与否的关键因素。然而，在实际的项目管理过程中，质量管理问题屡见不鲜，需要进行深入研究以找到有效的解决方式。建筑工程质量管理是一项复杂的系统工程，涵盖了众多领域和环节，其目标是确保工程项目的质量符合预定的标准或需求。当前，建筑工程质量管理面临着多方面的挑战和问题，如质量才能的培养和保障，质量管理体系的完善，以及质量管理技术的更新和应用等。因此，如何通过科学合理的质量管理模型，实现建筑工程质量的有效控制和提升，已成为研究的焦点。