简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

简介：摘要：本研究旨在探讨变电站噪声的影响以及降噪措施的有效性。通过对变电站噪声的预测和分析，揭示了噪声对周边环境和居民健康的潜在危害。研究发现，采用隔声墙、降噪设备等措施可以有效降低变电站噪声水平，改善周边的生活质量。未来研究将继续探索更科学、可持续的变电站噪声管理方案，以保护环境、确保人民健康，共同为创造宜居的社区环境努力。

简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要：

简介：摘要：汽轮机叶片是发电机组关键部件，在运行机组中，汽轮机叶片由于设计选型，制造工艺、材料质量等因素影响，造成叶片断裂事故发生，严重影响汽轮机设备可靠性，威胁汽轮机运行安全，如果叶片内部发生裂纹、汽蚀等严重缺陷，高速转运后出现机械性能偏差，容易发生大事故，因此对叶片进行诊断监督、预防性检查是确保机组安全运行重要手段，为了提高核电汽轮机叶片常发损坏事件，本文讲述汽轮机叶片诊断与寿命分析。

简介：摘要：在当今数字化时代，网络虚拟化技术和软件定义网络（SDN）的发展正在深刻地改变着传统网络的面貌。随着云计算、大数据和物联网等新兴技术的不断涌现，对网络性能、灵活性和可管理性的需求日益增长，应对传统网络结构限制挑战，网络虚拟化技术和SDN作为两大颠覆性的技术，正在成为网络领域的热点和趋势。本文对网络虚拟化技术与软件定义网络的发展趋势进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：铁路设施是我国交通系统的重要组成部分，铁路轨道对于铁路交通安全和运输起到非常重要的影响。铁路轨道长时间处于高强度、高压力使用状态下，因而导致铁路轨道容易出现变形情况，造成铁路轨道出现高低不平顺等问题影响正常使用。当铁路轨道出现不平顺现象时就会导致影响车轮与铁路轨道之间的动力作用，从而提高安全事故的产生几率。针对铁路轨道的高低不平顺问题，需要铁路维修部门加以重视，通过科学预测方法对铁路轨道状态进行预测，从而确保铁路轨道质量和使用稳定性，为铁路轨道使用安全提供保障。本文针对铁路轨道高低不平顺问题的预测方法进行分析，并以某铁路局为例，对铁路轨道高低不平顺预测方法的实际应用加以阐述和研究。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和人口的不断增长，城市污水处理系统已成为城市基础设施中至关重要的组成部分。污水管网作为城市污水处理系统的重要组成部分，承担着将污水从生产、生活等各个场所输送至污水处理厂的关键任务。然而，由于管网长期运行、环境因素以及外部破坏等多种因素的影响，管网故障频发成为了制约城市污水处理系统运行稳定性和效率的主要障碍。本文对基于大数据的污水管网故障预测与修复进行了探讨，以供参考。

简介：摘要:基坑开挖围护结构的变形预测及控制研究是工程领域中一项具有挑战性和实用价值的课题。随着城市建设的不断发展和基坑工程的广泛应用，对基坑围护结构变形进行准确预测和有效控制显得尤为重要。本文针对这一议题展开研究，介绍了基坑变形问题的背景和重要性，分析了当前的变形预测技术和控制方法，最后探讨了未来发展的趋势。通过本文的研究，可为基坑工程中变形预测及控制提供新的思路和指导。

简介：摘要： 随着轨道交通的发展，轨道病害对地铁运行安全和效率构成了严重威胁。本文旨在探讨基于数据分析的轨道病害预测与预防策略。首先介绍了轨道病害的类型和危害，然后分析了数据分析在轨道病害预测与预防中的应用，最后提出了相关的策略和建议。通过对数据的深入挖掘和分析，可以提高轨道病害的预测准确性，制定更有效的预防措施，从而提升地铁运行的安全性和可靠性。

简介：摘要：随着水资源设施遭受自然与人为因素的影响，水利工程的维护与修复变得至关重要。本研究旨在探讨水利工程维护与修复成本的长期预测方法，以及其在预算精确度提升和生命周期成本管理可持续性方面的作用。探析了应用生命周期成本分析和整合风险管理优化维护策略的潜力。同时，文章还提出了基于时间序列和机器学习手段的修复成本预测模型，旨在改进修复成本预测的准确性。这些方法对于优化资源配置，减少不必要的开支，延长水利设施的使用寿命具有重要意义。

简介：摘要

简介：摘要：随着建筑智能化水平的提升，建筑电气设备的运行状态监测与预测变得尤为重要。本文阐述了建筑电气设备的重要性，随后详细介绍了传统和现代的监测技术，包括直接观测法、电参数测量法、传感器技术、物联网技术以及大数据与云计算技术。探讨了建筑电气设备运行状态的预测方法，包括统计学方法和机器学习方法，如时间序列分析、回归分析、支持向量机、随机森林和深度学习，并对这些方法进行了比较与选择。

简介：摘要：水利工程项目是我国基础设施建设的重要组成部分，其经济效益的评估与预测对于项目投资决策具有重要指导作用。在本研究中，我们基于多元回归分析方法，建立了水利工程项目经济效益评估与预测模型。模型选取了工程投资、建设年限、工程规模及亚行贷款等经济、技术和政策因素作为影响经济效益的变量。实证研究结果显示，工程投资、工程规模和亚行贷款对于水利工程项目经济效益的影响均显著，且效用积极；而建设年限则与经济效益呈负相关关系，表明工程建设的延期可能会导致经济效益的下降。模型的建立不仅有助于理解各影响因素对水利工程项目经济效益的作用，同时也对于实际项目投资决策提供了有用指导，具有较好的应用前景。

简介：摘要：

简介：摘要：随着工业自动化程度的提高，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，设备的故障不仅会导致生产中断，还可能引发安全事故，给企业带来巨大的经济损失。因此，如何有效地进行故障诊断和维护，成为工业自动化领域亟需解决的问题。本文提出了一种基于数据驱动的预测性维护策略，通过实时监测设备状态，利用机器学习算法对设备故障进行预测，从而实现提前维护，减少意外停机时间，提高设备的可靠性和生产效率。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和建筑行业的快速发展，建筑工程项目的规模和复杂度日益增加，使得设计阶段的成本预测与控制显得尤为重要。设计阶段作为建筑工程项目的初始阶段，其成本预测与控制直接关系到整个项目的经济效益和成功与否。因此，深入研究建筑工程设计阶段的成本预测与控制方法，对于提高项目管理水平和经济效益具有重要意义。

简介：摘要：本文旨在探讨机械自动化设备智能检测与预测维护策略，以提高设备运行效率和延长设备寿命。通过分析智能检测技术在机械设备维护中的应用，结合预测维护策略的理论与实践，提出了一套综合的解决方案，以应对设备故障和损坏，减少停机时间，提高生产效率。

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简介：摘要：本文探讨了基于大数据的工程造价预测与优化策略。通过大数据技术的应用，实现了对工程造价的精准预测和有效控制。在预测方面，大数据技术通过数据采集、整合和分析，构建预测模型，提高了预测的准确性。在优化方面，大数据技术优化了材料采购、施工进度和质量控制等环节，降低了工程成本，提高了项目效益。本文详细阐述了大数据技术在工程造价预测与优化中的应用方法和优势，并展望了其应用前景。