简介：摘要：在建筑工程项目管理的过程中，成本控制作为其中一部分，在实际生产中应用成本控制管理，对工程施工中的经济资源和开销形成的成本控制体系进行核算，优化施工成本控制的工作，尽可能的减少施工成本，以扩大市场竞争力。因为建筑工程项目的施工过程十分复杂，周期性较长，对施工成本预算和控制工作有着变动性的特点，或者是出现超出预算的问题，增加建设成本，所以我们必须严格落实施工各阶段的成本控制工作。

简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。

简介：摘要：随着国内外超高层建筑的不断兴起，混凝土的泵送高程不断增加。随着精细化工程管理及混凝土质量控制要求的提高，粗放的经验性方法及耗财的盘管试验已不能适应行业发展的新趋势，因此，为混凝土的泵送行为提供科学的理论基础是土木行业亟需解决的问题。

简介：摘要现阶段，随着我国经济的快速发展，铁路建设也越来越完善。铁路路基过渡段结构和性质的特殊性使得路基不均匀沉降的可能性偏大，这对于铁路运行安全十分不利。所以在实际的工作中要做好路基沉降的观测、预测工作，不断提升预测的准确性。并优化过渡段路基施工，注意在各个环节加强质量控制。在此本文主要针对沉降预测方法、沉降观测相关事项以及过渡段施工中需要注意的问题展开探讨，希望具有一定的参考价值。

简介：摘要房产预测绘是对房地产开发商的建筑行为进行严格控制的有效方式之一，但在实际的测绘过程当中，预测绘的面积与实测绘的面积常常会有所差异。基于此，本文首先介绍了房产预测绘与实测绘的主要内容，并分析减少房产预测绘与实测绘面积差异的有效办法。

简介：摘要随着我国社会经济的不断发展，电力在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。售电收入的形成较为复杂，电力用户有不同类别且执行的电价标准不同。本文从低压居民客户基础数据、电费信息、历史缴费记录等方面对用户的历史数据进行统计分析，深度挖掘影响客户电费回收率的关键因素，构建低压用户影响因素指标体系，为制定差异化措施及电费回收管理办法、提高电费回收率提供理论依据。

简介：摘要采石场营运期进行采石作业会产生废气、废水、噪声和固废等污染问题，可能会对周边环境产生不利影响，对采石场营运期环境影响预测和评价是不可或缺的。本文以广西某采石场项目为例，对该采石场营运过程中的环境影响进行预测和评价，希望能为采石场项目的环境影响评价提供参考。

简介：摘要：工程建设对经济发展起到重要促进作用，工程目标按规划预期实现，是发挥经济和社会效益的关键。建筑工程建设是极度动态变化的过程，建筑工程呈现出工作量大、周期长的特点，由于施工过程复杂并且参与施工的单位人员众多，因此建筑施工管理与控制相对比较困难。现代建筑工程的目标越来越严格与复杂，项目设计多表现为大规模和大跨度的建筑，附加信息也种类繁多，施工工作中的不确定性和风险也随之增大。但是建筑工程常表现出材料消耗量与工程效率不匹配，施工效率不高等问题，如何有效利用建筑材料和信息，实现高效管理与控制，是建筑工程施工面临的主要问题。在施工进度管理中，应用BIM技术可以对施工进度进行管理与预测，模拟与展示工程进度和成本，为建筑施工提供了强大的信息技术支持。

简介：摘要：在建筑工程中，经常会出现建筑工程施工进度慢、建材损耗大、施工效率低的情况。为了能够有效减少建筑工程中的这些问题，可以采用BIM对建筑工程的施工进度进行预测与控制。在建筑工程的施工准备期，可以利用BIM技术对施工进度进行整体的确定，并且设计一个预测建筑工程施工进度的模型，通过模型对施工进度进行预测，从而对施工进度进行有效控制。在工程进行施工的时期，可以利用BIM技术对施工进度进行实时监测，提升对施工进度的控制。本文主要基于BIM技术对建筑工程的施工进度控制进行相应的研究。

简介：摘要:电能和自然环境是当今社会面临的两个关键研究课题。随着我国倡导发展绿色经济，太阳能、风能、水电、生物能源等新能源技术呈现快速发展趋势。多种可再生资源相互补充发电量是一种合理的方式，可再生资源的发电量占总发电量的比重越来越大。太阳能和风能作为可再生资源的重要组成部分，具有覆盖面广、发展潜力大、环境危害小、可持续利用等特点。两者在有机化学上的融合，使得再生资源系统的运行更加稳定高效。风光互补发电因其作为互补发电技术的独特优势而广受欢迎。文章概述了互补发电的技术管理体系和互补发电的技术性，讨论了风光互补发电技术的现状和发展趋势。

简介：摘要：在隧道开挖过程中，通过掌子面推进不断揭露的地质情况进行前方地质预测对提高隧道掘进的安全性具有重要作用。工程实践中，准确的进行掌子面前方地质演化预测需要工程师具有坚实的地质理论基础和丰富的实践经验，具备这两点要求的现场工程师是十分匮乏的。基于机器学习技术，项目提出一种利用掌子面地质参数进行前方地质判断的方法；能综合分析岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水指标，通过ResNet模型、U-Net模型、LSTM循环神经网络模型和Google Earth平台获取岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水信息；学习评分标准判断地质变化情况，综合分析评价前方待掘进地质，为施工提供可靠的预测信息，从而提高隧道施工的安全性。

简介：摘要:电能和自然环境是当今社会面临的两个关键研究课题。随着我国倡导发展绿色经济，太阳能、风能、水电、生物能源等新能源技术呈现快速发展趋势。多种可再生资源相互补充发电量是一种合理的方式，可再生资源的发电量占总发电量的比重越来越大。太阳能和风能作为可再生资源的重要组成部分，具有覆盖面广、发展潜力大、环境危害小、可持续利用等特点。两者在有机化学上的融合，使得再生资源系统的运行更加稳定高效。风光互补发电因其作为互补发电技术的独特优势而广受欢迎。文章概述了互补发电的技术管理体系和互补发电的技术性，讨论了风光互补发电技术的现状和发展趋势。

简介：

简介：摘要：铁路信号设备是保障列车运行安全的重要基础设施，是铁路信号系统运行的关键要素，涉及种类繁多内部结构复杂地域分散，难以控制。以及监控和消除紧急情况的能力以及部署形式的监控系统。总体资源利用率低，业务费用高相关数据存储在不同的环境中，存在于孤立的岛屿上通常不会长时间存储，因此无法充分评估数据的潜在价值。

简介：摘要：在建筑工程估价中，人们利用传统的计算工具来计算工程造价，已经不能适应信息化迅速发展的时代，人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师，根据某个工程的类别、特征，参照已建工程的数据资料，运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价，误差比较小，这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型，介绍该模型工程估价的计算过程，指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测，并能取得良好地效果，为工程估价带来巨大变化。

简介：摘要: 城市轨道交通是城市交通的重要组成部分。城市轨道交通因其运量大、准时、速度快、方便快捷、环保、经济，成为居民出行的主要方式之一。目前，城市轨道交通运营的总发展趋势呈现出网络结构复杂，客运运量大，突发事件传播快、影响大等发展态势，因此有必要对地铁进行客流量的预测研究，做好预案，减少突发事件，提高运营效率。城市轨道交通进站客流量序列具有非线性、随机性、高噪声等特点,传统的数值分析方法难以保证客流预测的准确性，因此，本文引入了机器学习的方法，采用长短时记忆神经网络(LSTM，Long Short-Term Memory)可以有效处理上述数据特性。实验结果显示，LSTM模型的进站客流预测值与实际值具有较好的一致性，验证了所提方案的可行性。

简介：摘要：公路工程是我国重要的基础工程之一，对经济的发展起着重要作用。公路项目需要投入巨大的资金成本，为避免资金浪费，需要在公路工程建设与施工之前进行造价预测分析，使其满足交通行业发展要求，预先估算投入全周期的建设资金，并对资金成本进行有效管理。对公路工程建设进行合理的造价控制和管理可以很好地规划出每一个施工步骤所投入的资金，可以节省资金投入。但是，公路工程建设时需要注意的方面很多，造价控制和管理任务较重，这就需要采取一定的措施来加强公路工程施工时的造价管理和控制。

简介：摘 要：公路工程建设造价成本中，建材材料的成本总是重要的影响因素之一，随着国家大力推动生态发展的同时，像水泥，沥青，钢筋等产量减少，导致了市场的供需出现了不平衡，使得材料的价格的上涨波动较为明显，所以对于材料价格的预测显得尤为重要，本文选取了BP神经网络对材料价格进行了预测分析，并通过实际案例实际结果得出其可信度较高误差能够在降低至1.3-4.2%的范围内。

简介：摘要：机械电气系统在现代工业中扮演着至关重要的角色，然而系统故障给生产效率和安全性带来了巨大威胁。因此，研究机械电气系统的故障诊断与预测维护方法具有重要意义。本文旨在探讨机械电气系统故障诊断与预测维护的相关研究，以提高系统的可靠性、降低维护成本，并最大程度地避免系统故障对生产过程的影响。为相关领域的研究人员和工程师提供参考，推动机械电气系统的智能化维护发展。

简介：摘要：在社会经济迅速发展的影响下，促使城市化进程加速，推动了建筑行业迅速发展。进而致使人们对房屋关注程度不断提升，在房屋面积测绘之中预测面积和实测面积存在差异的情况经常发生，会产生诸多社会问题，因而应进一步研究房屋面积测绘之中的预测和实测的含义，探究出两者测量面积存在差异的原因，进而寻找出行之有效的策略加强预测工作，提升其精准度。