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：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：本文旨在探讨建筑信息模型（BIM）在工程管理中的创新应用。通过对BIM技术在工程管理中的优势和应用案例进行分析，探讨如何利用BIM技术来提高工程管理效率、降低成本、提升工程质量，从而推动工程管理的发展。本文旨在为工程管理领域的从业者和研究人员提供参考与启发。

简介：摘要：装配式的建筑施工方式，由于其具有高效、节能、环保的优点被广泛地应用于各行各业。但是，我国装配式建筑建设还存在一些问题，整体管理水平有待提高。因此，建筑企业需要利用BIM技术全面提升装配式建筑的施工水平，贯彻节能环保的理念，以推动我国建筑企业的可持续发展。基于此，文章研究BIM 技术在装配式建筑施工中的应用要点，以供参考。

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简介：摘要：电力工程土建项目管理涉及到大量数据的处理以及复杂的决策过程，本论文主要研究如何使用建筑信息模型(BIM)技术来提高电力工程土建项目管理的效率与效果。首先，借助BIM技术建立了电力工程的三维信息模型，实现了设计、施工、运维等全生命周期的信息一体化和协同管理。其次，通过BIM技术实现对电力工程土建项目的可视化管理，使得项目进度与成本控制在更加直观可管的状态。研究成果表明，应用BIM在电力工程土建项目管理中，不仅可以帮助工程人员更直观地理解项目的运行状态，更关键的是，它可以提高项目管理的准确性，并从而降低项目的成本和风险，提高工程质量。此研究为电力工程土建项目的施工管理提供了新的思考和方向。

简介：摘要：随着社会经济的持续发展和城市化进程的加速，建筑工程的质量管理显得尤为重要。建筑工程的质量不仅关乎项目的经济效益，更是关系到公众的生命财产安全和社会稳定。然而，建筑工程管理中，尤其是质量管理，面临着诸多挑战，如环境因素的复杂性、人为因素的不确定性以及施工过程中的不确定性和动态性。为确保建筑工程的顺利进行和质量达标，有必要深入研究和探讨有效的质量管理模型，以提升工程项目的综合管理水平。

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简介：摘要:本论文探讨了建筑信息模型(BIM)技术在项目管理中的应用。BIM技术作为一种集成数字化建筑模型,不仅能提高建筑设计质量,还能优化施工过程,实现高效项目管理。论文首先介绍了BIM技术的概念和特点,接着分析了BIM技术在项目管理中的具体应用,包括设计协同、施工模拟、进度管理、成本控制和质量管理等方面。最后指出,虽然BIM技术在项目管理中的应用前景广阔,但也面临着一些挑战,需要建立健全的标准体系、加强人才培养、完善法律法规等配套措施,才能充分发挥其优势。

简介：摘要：本文深入探讨了建筑信息模型（BIM）技术在施工管理中的集成应用，旨在揭示BIM技术如何有效提升施工效率和质量。随着建筑行业的快速发展和市场竞争的加剧，如何高效地管理施工过程、确保工程质量成为了行业关注的焦点。BIM技术以其强大的信息集成和可视化功能，为施工管理提供了新的解决方案。通过对BIM技术在施工管理中的应用进行全面分析，本文旨在为建筑行业提供有益的参考和借鉴，推动BIM技术在施工领域的广泛应用。

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：风景园林信息模型(LIM)技术的推广和实践应用愈发重要和迫切。运用三维模拟软件，从地形、道路与铺装场地、建构筑物、给排水工程、植物景观，以及模型协同组织6个方面介绍LIM模型的组织构建方法。以LIM模型中的数据信息为核心，探索图纸类、数据类信息的获取，以及将模型作为成果进行整体交付的方式。将建模方法与应用需求相结合，总结LIM技术在项目全生命周期中的应用路径，并对LIM技术的发展前景和潜在应用领域做出展望。

简介：摘要：现代社会快速发展，工业和生活污水的排放日益增多，河湖水质状况恶化，水体污染问题愈发严重。水体富营养化是水体中生物所需的无机营养物质氮、磷等含量过剩的水质污染现象。目前，欧洲、非洲、北美洲和南美洲分别有 53%、 28%、 48%和 41%的湖泊存在不同程度的污染现象，而亚太地区有 54%的湖泊处于污染状态。因此，对河湖水质状况进行有效分析和评价，可为防治水体污染提供科学依据。

简介：摘要：伴随着我国交通体系的发展 ，道路网络日益扩大覆盖范围，对交通整体规划能力及工程设计水平方面的具体要求日益提高。 在交通规划及道路设计建设中，应全面深入了解交通网络情况，提高对基础信息的掌握程度，建立模型用于道路设计及选线优化，深入分析道路线路规划的优势及不足之处，基于此对形成最佳的规划方案具有一定的促进者作用。本研究建立与道路设计选线结合的优化模型，较深入地探讨了具体措施及有关策略，对于提高道路设计水平及优化交通规划选线具有十分积极地意义。

简介：摘要：构建城市建筑房屋模型是协调城乡空间布局、改善人居环境、促进城乡经济社会全面协调可持续发展的有效手段。本文通过 GIS数据分析、清洗、融合等技术手段，利用机载 Lidar点云数据等基础测绘产品进行三维建筑房屋模型建模。该模型的应用不仅减少大量现场踏勘等基础工作，还可以从城市空间形态、开敞空间等方面优化完善规划方案和城市设计方案，为下一步的建筑分层、分户等精细化应用奠定基础。

简介：摘要新中国成立以来，国家不断加大水利方面的投入，加强江河治理力度，在抵御水利灾害方面取得较好成绩，但是随着工业化的快速发展、全球气候变暖、极端恶劣天气事件的频繁发生，很多防洪工程都存在着不利的因素，有很多潜在的风险，也有些防洪工程给人民财产带来了一定的损失。因为部分防洪工程的事故发生给我国的经济建设带来了巨大的威胁，所以越来越多的专业人士开始研究防洪工程体系的风险评估，并取得了一定的成果。但是由于防洪工程体系比较复杂，传统的研究方法和理论局限性较强，并不能满足防洪工程的综合风险评价的研究，为此，本文提出了一种新的研究方法，即根据经典的防洪风险指标，用可拓的工程方法，对防洪工程体系进行风险等级划分，并且构造了各种风险指标的经典域和节域物元，通过对物元分析的应用以及可拓集合中的关联函数建立了一种综评价防洪工程体系的物元模型。

简介：主要通过多元线性回归统计模型对房地产的价格进行评估.首先运用统计软件中的SPSS进行线性回归分析建立房地产评估的多元线性回归预测模型,同时对该预测模型进行显著性检验,并进行残差分析检验和异方差性检验,使得该模型具有解决实际问题的意义.最后,说明多元线性回归模型对于房地产评估的实用性。

简介：摘要：伴随着城市化进程脚步的不断加快，城市内涝灾害作为城市发展中不可忽视的问题。为进一步控制城市内涝灾害发生，我国随之提出了暴雨洪水管理模型。该模型虽然能给城市内涝灾害处理给予一定的参考价值。但实际实施中我们仍可发现，该模型无法模拟城市地表淹没的过程。对此，为改善该模型存在的不足，本文将提出一种改进后的SWMM内涝灾害模拟方式。经研究结果表明可知，SWMM模拟方式能够模拟出城市地表的淹没深度与淹没范围，并且能给予城市内涝防治一定参考。

简介：摘要：数字地面模型广泛应用于诸如测绘与建筑工程、自然灾害管理系统、变形监测等诸多领域。一般来说，数字地面模型提取的精度及详尽的信息要求在大多数应用方面是至关重要的。摄影测量及相关技术的提升使得其便于提取高精度的数字地面模型。最近，数字地面模型可以从安装在诸如无人机一类的轻型平台上的小型相机拍摄的数字航片上提取出来。本次研究将对由无人机平台提取的数字地面模型的精度进行分析相机被用作非量测相机进行地面信息采集。

简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。