简介：摘要：机电设备是企业发展过程中必不可少的重要组成部分，随着机电设备在应用与普及，其数量与日俱增，类型千变万化。因此，机电设备一旦出现故障，势必会给项目正常运行带来诸多不利影响。企业应当加大对机电设备故障诊断的力度，制定针对性的控制措施，缩小机电设备故障的影响范围，进而保证工程项目的顺利开展。基于此，本文主要探讨了基于大数据的机电设备故障模型。

简介：摘要:大数据背景下,网络异常行为检测的重要性日益凸显,但是目前还没有一套相对比较完善、科学有效的方法来解决这些问题。随着大数据的广泛应用,利用智能算法实现网络异常行为检测已经成为一种重要手段，本文基于大数据相关理论构建了一种包含大数特征、分布式处理技术以及融合模型等多种方法结合的检测平台。

简介：摘要：耕地是粮食生产和安全的重要前提与保障，中国的耕地资源变化问题一直备受关注。全国性的土地调查是精准掌握耕地资源面积和分布的有效方式。然而由于不同阶段的技术手段、统计标准存在差异，导致了中国三次土地调查的耕地面积数据存在明显的断裂，阻碍了对长时间序列耕地资源时空分布的深入研究。本研究以中国第三次土地调查数据为基准，采用ARIMA模型对1996-2019年耕地面积数据进行重建和挖掘，增强了耕地数据的连续性、科学性和完整性。研究成果有利于全面掌握耕地利用现状，为合理利用土地资源、政策制定与趋势预测提供科学依据。

简介：摘要：本文主要研究基于大数据的工程造价预测模型，该模型利用大数据技术和算法，对工程项目的造价进行准确预测。文章首先介绍了工程造价预测的背景和重要性，阐述了传统预测方法存在的问题。接着，详细讨论了基于大数据的工程造价预测模型的原理和方法，并提出了相应的实施步骤。最后，通过实例验证了该模型的有效性和可行性。

简介：摘要：本文主要对公交汽车电池衰退检测数据处理模型进行分析与研究，利用诊断模型，判断电池单体的衰退情况，从而对问题电池及时预警，以供同仁参考。

简介：

简介：摘要：飞行员在不同机型和岗位上进行的人员调配是航空公司的一项主要工作。也是满足航空公司生产需求的一项重要的步骤。本文采用网络化的方法，对飞机在实际工作中的人员的流动进行了详细的阐述，并在此基础上，运用了基于网络流量的方法给出了系统的建模方法。

简介：摘要随着社会经济的发展，城镇化水平的提升，调查信息的组织和管理工作在农村土地调查过程中发挥这至关重要的作用。构建相应的数据模型，为土地调查提供必要的指导成为迫切需要解决的问题。因此，当下农村土地调查工作的重点是如何构建高效的数据模型，这在调查工作研究中引起高度重视。本文将构建一种时空数据模型并结合土地调查时间、空间语义分析以及面向对象理念，形成完备的时空模型构建体系，科学理论指导实践有效的完成农村土地调查工作，并在土地调查中广泛推广应用。

简介：摘要桥梁周期性检测1是掌握结构使用状况，明确其服役性能的重要手段，是我国公路桥梁养护及加固的决定性依据。随着近年来发生的多起桥梁垮塌事件，桥梁检测的重要性越来越受到业内重视2，多数服役使用十年以上的桥梁都开展了无损检测乃至静动载试验3，这些为桥梁技术状态等级的定量评价提供了支持。目前的研究和工程实践主要是基于这些检测数据评定桥梁的现有技术状况，例如夏占武通过无损检测方法评估了某双曲拱桥，得出该桥技术状态等级较差；康文生采用静载试验方法分析了某预应力混凝土箱型连续梁桥的结构性能，鉴定该桥技术状态满足规范要求；惠云玲通过动载试验方式研究了某主桥桥型为独塔单索面混凝土斜拉桥的动力特性，评定该桥动力性能良好。实际上，依据桥梁检测数据建立的有限元模型与结构当前情况下真实的技术状态存在差异，例如宗周红通过检测数据更新了桥梁有限元模型4。因此，更新后的有限元模型，对于桥梁后期的管养策略将更具帮助意义。本文将建立基于检测数据的在役混凝土桥梁承载能力评估方法，该方法结合桥梁检测数据更新结构有限元计算模型，评估桥梁的安全状况，并基于评估结果给出桥梁后期养护与管理的对策。

简介：摘要:本研究旨在开发一种基于数据分析的工程造价预测模型，以提高工程项目成本管理的准确性和效率。我们收集了大量的历史工程项目数据，包括项目规模、地理位置、材料成本、人工成本等多个方面的信息，并利用机器学习和统计分析方法构建了预测模型。研究结果表明，该模型能够在项目初期提供准确的造价估算，并随着项目的进行进行实时调整，帮助项目管理团队更好地控制成本。本研究的模型不仅可以提高工程项目的财务管理效率，还可以降低潜在的成本超支风险，对于工程项目管理和决策制定具有重要意义。

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简介：摘要：随着互联网和信息技术的发展，人类迈入了大数据时代。大数据已渗透到各行各业，正深刻地改变着人们的思维、生产和生活方式，也给企业的经营带来了前所未有的机遇和挑战。在大数据时代的背景下，企业获取、存储、处理、分析数据变得越来越快捷，但如何从海量的数据中找到有价值的情报依然是关键。

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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：为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测，本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素，以集料的碱性指标，油石比指标，孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础，以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段，建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型，并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测，其预测结果和实际测试结果十分接近，相对误差均低于0.05，表明所提出模型不仅具有较高的精度特征，且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，大数据、人工智能等技术逐渐渗透到各个行业中。大模型作为人工智能领域的关键技术之一，对于数据的处理和分析具有极高的价值。而数据治理则是确保数据质量、安全性和合规性的重要手段。本文旨在探讨大模型与数据治理的关键技术，并分析二者之间的相互作用和影响。

简介：摘要：本文针对签派决策在航空运输领域的重要性，提出了基于数据驱动的签派决策模型，并对其进行研究与实践。首先，介绍了航空签派决策的背景和意义，以及目前常见的签派决策方法。其次，阐述了基于数据驱动的签派决策模型的设计原理和构建过程，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤。然后，通过实际案例分析，验证了该模型的有效性和实用性。最后，总结了研究结果并展望了未来的发展方向。

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简介：摘要：随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术已经成为了企业和组织在市场竞争中的重要工具。在大数据环境下，加油气站面临着巨大的市场压力和竞争挑战，需要通过精准营销来提高客户满意度和忠诚度，提升市场份额和盈利能力。然而，传统的营销方式往往缺乏对客户需求的精准把握和个性化策略的制定，导致营销效果不佳和资源浪费。因此，构建一个基于大数据的加油气站精准营销模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要随着BIM技术的快速发展及其在工程建设行业的广泛应用，基于BIM的设计出图正逐渐被认为是一种趋势，但目前BIM应用大都处在二维图纸翻模阶段，而不是作为设计工具直接进行BIM设计和出图。通过对BIM建模过程中的设置进行研究，结合二维制图标准和实际需要进行出图，以台州市地下综合管廊一期工程市区段工程为依托，通过管廊节点模型，研究探索基于BIM设计模型的深化出图。最后总结出基于BIM设计模型深化出图的特点和存在的问题，提出进一步研究的方向，也可为BIM正向设计提供参考。