简介：摘要：随着建筑工程项目规模的不断扩大和复杂性的增加，建筑工程的造价预测和控制成为了一个重要的挑战。一个准确的造价预测模型以及有效的控制机制，对于提高建筑工程项目的管理水平和经济效益至关重要。本文旨在研究建筑工程中的造价预测与控制模型，综述当前常用的模型方法，并探讨未来可能的发展方向。

简介：摘要：随着我国煤炭价格市场化改革的不断深入，煤炭市场的价格走势一直成为各方关注的重点问题。本文考虑了煤炭价格的多种影响因素，采用套索（Lasso）模型作为煤炭价格模型的线性建模方法对煤炭价格进行预测，借助秦皇岛港5000千卡/千克动力煤平仓价数据进行模型检验，结果证明此模型预测结果精度较好，能在一定程度上预测出煤炭价格的变化趋势。

简介：摘要：洪水是自然灾害中威胁人们生命和财产的严重事件之一，因此洪水管理至关重要。本论文探讨了水文预测模型在洪水管理中的关键作用和应用。首先，文章介绍了洪水的定义和成因，以及洪水对社会和环境的广泛影响。接着，对水文预测模型进行了概述，包括不同类型的模型和数据采集方法。然后，详细讨论了水文预测模型在洪水管理中的应用领域，包括洪水预测与警报系统、洪水风险评估以及洪水管理决策支持。此外，本文还探讨了水文预测模型所面临的挑战，如数据不确定性和模型复杂性，并提出了应对策略。总之，水文预测模型为洪水管理提供了强大的工具，有助于降低洪水风险，提前预警，加强决策支持，进而推动更有效的洪水管理策略的制定和实施。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑工程成本预测模型及其应用案例分析。通过介绍成本预测的重要性和现有模型，结合实际案例，分析建筑工程成本预测模型的应用实践，为建筑行业的成本管理提供参考和启示。

简介：摘要：本研究致力于构建一种基于风险管理的工程造价预测模型，旨在提高工程项目的成本控制和管理效率。通过综合考虑项目风险因素及其对造价的影响，构建了一套全面有效的预测框架。该模型利用历史数据和风险评估结果，结合相关算法和统计方法，对工程项目造价进行精准预测。研究结果表明，该模型能够有效识别和评估风险，提高造价预测的准确性和可靠性，为工程项目的决策提供了重要支持。

简介：摘要：随着“碳中和”的理念在电力行业的贯彻落实，光伏发电作为清洁环保的能源形式越来越受到重视。光伏设备的使用寿命有限，并且存在明显的衰退趋势。针对光伏设备故障及其对电网负荷的冲击问题，光伏设备的故障诊断研究愈发重要。通过构建完整的光伏设备故障模型，进而设计光伏设备全生命周期管理体系，可以实现对光伏设备的健康管理，保障光伏发电系统的安全稳定运行。

简介：摘要：在现代社会，科学技术的发展取得了巨大的进步，许多高技术和高技术的产物越来越多地走进了我们的生活当中，同时，许多高技术也被运用到了工程和建筑之中，由于地铁工程所处的地层及周边环境复杂多样，同时，难以预测要想更好地建造地铁车站，做好对基坑的变形监控就显得特别重要。因此，对基坑进行变形预测成为一项必不可少的工作。本文通过具体的工程实践，对地铁车站基坑的预测的布设和数据处理进行了讨论，综合分析了地铁车站基坑预测的整个流程，从而保证了基坑和基坑周边的建筑设施的相对安全。

简介：摘要：交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，通过对海量交通数据进行实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理、道路规划和出行服务等提供支持。道路状态预测方法包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤。道路状态感知方法包括传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等。这些方法可为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息。

简介：摘要：随着科技的飞速发展和数字化技术的广泛应用，越来越多的行业开始寻求数字化转型以提升效率、优化决策和减少风险。在建筑工程领域，顶管施工是一项关键且复杂的工程活动，涉及到众多因素，如地质条件、设备性能、人员操作等。传统的顶管施工方法往往依赖于经验判断和人工操作，难以实现对施工过程的精确控制和预测。因此，构建顶管施工数字化预测模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：本文首先对单一预测模型中常用的灰色系统模型和时间序列模型进行了分析，然后将两种单一模型相结合，构建灰色时序组合预测模型，阐述了灰色时序组合预测模型精度评定以及实际应用情况。结果表明：相比灰色和时间序列单一模型，灰色—时间序列组合模型具有更高的预测精度和稳定性，在建筑沉降长期预测方面具有明显优势。

简介：摘要：构建一种有效的建筑工程造价预测与成本控制模型。通过综合考虑历史数据、市场趋势以及项目特征，提出了基于数据驱动的模型构建方法。首先，利用数据挖掘技术分析历史数据，识别影响因素；其次，结合回归分析和机器学习算法建立预测模型；最后，采用成本控制策略提高模型精度与实用性。该模型能够为建筑工程预算编制及成本管控提供科学依据。

简介：摘要：随着矿井地测防治水预测预报的重要性日益凸显，现有技术的局限性和问题亟待解决。本文旨在探讨提高矿井地测防治水预测预报精准性的技术创新。介绍了该领域的重要性。分析了现有技术的局限性和问题。提出了传感器技术、数字化技术、人工智能和机器学习等方面的技术创新方向和方法，。总结了技术创新对精准预测预报的影响，并展望了未来的发展趋势和面临的挑战。

简介：摘要：本研究的目的是探索基于BIM技术对土建工程造价进行准确预测的方法。对BIM技术基本概念进行总结，着重阐述准确预测土建工程造价的意义和存在的挑战。具体论述BIM技术对土建工程造价进行精准预测，主要包括工程模型的构建，材料及资源用量的预测，施工进度计划的优化及风险评估与管理等方面。进一步阐述了以BIM为核心的工程量计算，成本预测，风险评估以及变更管理方法。

简介：摘要：随着气候变化和人类活动的影响，河流流量的准确预测对于水资源管理、防洪抗旱、生态保护等方面至关重要。为促进水文预报的准确性，本论文探讨了河流流量预测模型及其在水文预报中的应用。

简介：摘要：滁州市作为缺水型城市，水资源成为制约滁州市发展的重要因子，根据滁州市公布的2015-2020年统计年鉴、水资源公报资料作为研究数据，采用系统动力法构建水资源承载力模型，预测滁州市水资源的承载力现状，并根据不同调控方案下的趋势进行评估。结果显示，2020年滁州市，基于现状发展的趋势，未来情境下，滁州市水资源承载力不断恶化，在节水治污和调整产业结构下，水资源压力会有所减缓，在高速发展模式下，水资源压力急剧增加[1]。因此，在基于不影响区域经济发展的条件下，不断加强节水型社会建设、调整产业结构，有利于提升滁州市水资源承载力。

简介：摘要：本研究旨在构建一种可靠的建筑工程造价预测模型，并对其性能进行评估。通过收集大量建筑工程项目数据，采用机器学习算法，结合经验分析，建立了综合考虑各种因素的预测模型。性能评估表明，该模型在预测建筑工程造价方面具有较高的准确性和可靠性，能够为工程项目的成本控制提供有效支持。

简介：摘要:本论文旨在探讨边坡稳定性预测中不同反演模型的选择与比较，以及加强现场监测对预测可靠性的提升。首先，针对边坡稳定性预测的重要性，论文强调选择合适的反演模型至关重要。工程师需要综合考虑模型的原理、适用性、计算复杂度和数据要求，以提高预测的准确性和可靠性。其次，通过比较不同模型，工程师可以全面了解各模型的优劣势，灵活选择并结合不同模型，以应对边坡工程的多样化需求。最后，论文强调加强现场监测对边坡稳定性预测的重要性。实时监测边坡的变形和稳定性状况能够及时发现潜在的安全隐患，提高对边坡稳定性的预测和控制能力。

简介：摘要：随着中国铁路建设的快速发展，对铁路工程造价的预测和管理变得尤为重要。传统的铁路工程造价方法往往存在信息不透明、数据不准确等问题，而BIM（建筑信息模型）技术的引入为解决这些问题提供了新的思路。本文旨在探讨基于BIM技术的铁路工程造价预测模型，以提高铁路工程造价的准确性和效率。

简介：摘要：随着建筑行业的不断发展，对于建筑工程造价的准确预测变得至关重要。基于BIM技术的建筑工程造价预测模型因其高度精准和全面性备受关注。本研究旨在探讨BIM技术在建筑工程中的应用，特别是在造价预测方面的潜力与挑战。通过深入研究，我们将揭示BIM技术如何提高建筑项目的成本管理效率，并展望其在未来的发展趋势。