简介:摘要:随着建筑行业的快速发展和市场竞争的加剧,工程造价的精确预测成为项目成功的关键因素之一。传统的工程造价预测方法存在数据收集不全、预测精度不高等问题,难以满足现代工程项目管理的需求。因此,本研究运用大数据分析技术,通过收集、整理和分析海量的工程造价数据,建立了一个基于大数据分析的工程造价预测模型。该模型能够实时获取市场动态、材料价格波动等信息,结合历史数据和机器学习算法,对工程造价进行准确预测,为项目管理提供科学的决策支持。为工程造价预测领域的研究提供了新的思路和方法。
简介:摘要:建筑工程风险管控的复杂性与多变性需要系统化的研究方法,本研究基于大数据分析与深度学习技术开展模型构建工作。建筑工程风险呈现出动态演化特征,基于风险识别分析与评估工作,构建了基于Python与TensorFlow的智能风险预警系统。风险管控模型利用层次分析法结合神经网络算法实现高准确度的预测功能,该模型采纳建筑信息模型BIM技术实现风险可视化管理。建筑工程风险管控体系整合了物联网感知技术与云计算平台,实现风险数据的实时监测与分析。风险评估指标体系涵盖施工技术、人员安全、资金管理等多维度因素,形成完整的风险量化评价标准。模型应用结果显现工程质量提升30%,安全事故降低50%,经济效益增加25%,证明该模型具备显著的实用价值。
简介:【摘要】本文以易方达基金公司的市场风险度量和控制为研究主题,学习和查找国内外文献中各种对基金市场风险的测度方法,发现传统VaR方法在衡量市场风险时并没有考虑到金融资产收益率的时间序列问题。所以从这个角度出发,本文初步决定采用合适于易方达基金管理公司的风险测度方法—GARCH-VaR模型。
简介:摘要:空间碎片起源于人类的航天活动,目前空间碎片的空间密度已经对航天器的安全造成威胁,且其数量仍在高速增长,已成为一个引人瞩目的环境问题,航天器受空间碎片撞击的事件时有发生。1979年,NASA正式制订空间碎片研究计划,并建立了预测空间碎片与航天器碰撞的空间模型和轨道计算方法。但这些算法相对复杂,本文将介绍一种相对简单的计算方法。
简介:摘要:以北京市作为研究对象,预测政策转型 [1]对经济活力短期与长期的影响。由于企业数量最能直接反映整个城市的经济活力,故利用 GM(1,1)灰色预测模型 [2]在未实行经济转型政策的情况下预测 2014-2015两年的企业数量,利用时间序列模型预测 2014-2018五年的企业数量,与实际数据值对比发现经济转型政策促进了城市经济活力的提升,并且政策转型的长期影响优于短期影响。
简介:摘要分析现场情况、不同类型建筑造价指数可以帮助设计单位合理进行设计,优化设计方案,实现对工程造价的前期控制,在规定的时间内完成工程施工,保证建筑企业的经济效益。
简介:摘要:随着城市化进程的不断加快,市政道路也在不断的建设之中,它在推动社会的进步的同时还给人们的生活提供了便利,城市道路人流量大,因此对市政工程质量的要求也明显提高,而市政道路工程项目建设周期长,专业设计范围广、节点工程复杂,将BIM信息模型引入到市政工程建设中,能有效的提高工作管理效率,保证工程质量。本文将根据市政道路BIM信息挂载与传递的方法进行探究,如何利用BIM信息模型来提高市政道路的施工质量。
简介:摘要:伴随国家经济的发展及基础设施建设力度的增加,我国铁路建设规模在扩大和铁路建设标准在不断提高,铁路施工的难度也在增加,铁路工程项目施工周期长、项目组织协调复杂、安全风险及工人的劳动强度大等特点,导致铁路项目安全管理难度增加。如何降低铁路施工的安全管理成本,提升项目管理的效益,是铁路工程项目安全管理的重点,本文总结了铁路工程项目安全管理效益的相关理论,构建铁路项目安全管理效益评价模型,旨在提升铁路工程项目安全管理效益,为铁路工程施工提供参考。