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：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：社会的进步促进了交通运输业的繁荣发展，对公路交通规划提出了新的要求。公路交通规划的重点是做好交通流量预测工作，提供准确可靠的交通量预测结果，作为制定公路工程建设规划和方案的重要依据。文章结合某公路工程，利用 “ 四阶段预测法 ” 对道路交通流量进行了预测和分析，明确了公路工程的建设标准和规模。同时，对未来路网的流量变化趋势进行了预测，为路网规划、经济评价和投资决策提供了可靠依据。

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：在隧道建设过程中，预测和预防地质灾害是确保工程的安全性和进度的重要环节。地质灾害预测的策略主要有：采用地质雷达与地下勘探技术取得地下构造信息、设置水文监测设备对地下水位进行监测、采用地质雷达对地下岩层状况进行探测。为了防治，需要对松散的岩层地质进行地下注浆加固，根据地质状况设计合适的支护结构，并对这些支护结构进行定期的维护和加固工作。这些举措有利于减少地质灾害的发生风险，确保施工人员的安全以及工程质量。

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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：抚顺市老虎台矿扩采方案经过了多层次的专家论证，扩采方案已经日趋成熟，各项研究成果对扩采以后可能造成的影响进行了系统的分析，依据老虎台矿扩采方案和影响分析为理论基础，主要研究内容为老虎台矿扩采后，采煤影响区生态恢复治理方案。

简介：近年来，我国的改革步伐越来越快，进而也推动了我国经济的快速发展，但是，经济发展的过程中对于各种能源的需求量也逐渐上升。就工业发展而言，我国建立的火电厂数量越来越多，这也导致了工业生产过程中大量的氮氧化物排放量产生，而且排放量一直有增无减，这从根本上影响了生态环境，而且对于人类的生存发展为不利，威胁人们的生命健康。就火电厂煤粉锅炉燃烧整个过程而言，要想保证合理的控制氮氧化物排放量，一个很重要的环节就是低氮燃烧技术，其在很大程度上可以有效的保护生态环境，有利于经济的可持续发展。本文重点针对我国当前低氮燃烧技术在煤粉锅炉中的应用问题进行研究，分析影响氮氧化物产生的主要原因，然后针对性的提出具体的低氮燃烧技术应用，为相关技术提供参考。

简介：【摘要】某厂660MW煤电机组锅炉在一次火检冷却风机全停事件后，发现火检冷却系统存在较大安全缺陷，结合该厂火检冷却风系统的运行现状，在经过各专业查阅资料，分析运行状况后，发现锅炉火检冷却风系统可以从电气方面的电源、热工方面的逻辑以及机械方面的火检冷却风源三方面过进行优化改造，以保障机组的安全经济运行。

简介：摘要：当前，我国各项工程建设正在如火如荼的进行着，而在工程施工中，结构施工又起着重要作用，直接关系到工程的成败。在建筑施工中，钢结构施工技术是一种非常行之有效的施工方法，它对于建筑施工具有非常重要的意义。在这一背景下，文章就结构施工中的钢结构技术的应用进行了论述和分析，以期给从事相关工作的人员一些可参考的意见。

简介：摘要：随着中国经济的发展，建筑业日益繁荣，建筑结构优化设计的重要性越来越重要。本文介绍了结构优化设计的步骤，简要介绍了建筑结构设计的基本要求耐久性、安全性、舒适性、经济性，并探讨了建筑施工中优化设计的具体方案，以指导实践。

简介：摘要：综合考虑结构工程优化设计与结构措施对建筑物性能的影响，本文就该议题展开讨论。通过研究表明，合理的结构工程优化设计与结构措施能够提高建筑物的承载能力、减小结构材料的使用量，同时降低建筑成本，从而实现在可持续发展的背景下建筑结构的优化设计和施工。

简介：摘要：本文旨在探讨结构工程优化设计及相关结构措施的重要性。通过对优化设计原则、方法及其在实际工程中的应用进行深入分析，本文提出了四种关键的优化策略，并分别阐述了其背后的小标题。这些策略涵盖了从初步设计到施工实施的全过程，为工程师提供了一套实用且高效的设计思路和方法。

简介：摘要：本论文旨在探讨基于人工智能的建筑施工进度预测与优化方法，以提高施工项目的效率和准确性。在研究背景和意义中，阐述了施工进度对于项目成功和成本控制的重要性。接着，论文介绍了基于人工智能技术的施工进度预测应用，包括数据采集、处理与分析的关键环节。其次，阐述了建立基于人工智能的施工进度预测模型的方法和技术。在施工进度优化部分，论文将探讨施工进度优化的目标与约束条件，以及人工智能在优化过程中的应用。最后，提出了基于人工智能的施工进度优化策略。

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。