简介:摘要:在构建智慧水网的背景下,南水北调中线工程作为中国重要的水资源调配项目,其数字孪生模型的建立对于提升水资源管理的智能化水平至关重要。本文主要探讨了数字孪生技术在模拟和优化南水北调中线工程中的应用,分析了模型构建的关键技术,并通过仿真实验验证了模型的有效性。研究结果表明,数字孪生模型能够为水资源的合理分配和调度提供科学依据,对促进水资源的可持续利用具有重要意义。
简介:摘要:本论文旨在研究和应用建筑工程造价预测模型,以提高工程项目成本管理的准确性和有效性。首先,本文通过文献综述梳理了现有造价预测方法及其局限性,指出了目前研究中的关键缺口。接着,本文构建了一系列造价预测模型,包括统计学模型、机器学习模型及其混合模型,并利用历史项目数据和市场价格数据进行模型训练和验证。通过实证分析,本文评估了不同模型的预测性能,比较了它们在准确性和稳定性方面的表现。研究结果表明,混合模型在预测性能上优于单一模型,并在实际应用中表现出显著的成本控制效果。最后,本文总结了研究结论,并提出了相关的政策建议和实践指南,以期为政策制定者和建筑企业提供参考。本研究不仅拓展了建筑工程造价预测的理论基础,还为提高工程项目成本管理的实践提供了新思路。
简介:摘要:在现代工程管理领域,建筑信息模型作为一种全新的数字化技术,正在逐渐改变传统的项目管理方式。BIM通过整合设计、施工、运维等各阶段的数据,形成一个三维的、动态的、集成的信息模型,为工程管理带来了显著的优化。本文将深入探讨BIM在工程管理中的实际应用,以及其如何通过提升效率、降低成本和减少错误,推动行业向更智能、更可持续的方向发展。
简介:为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和间期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005--2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋坍,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负苘趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气缘要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。
简介:采用年最大值法(AM)及超阈值峰量法(POT)分别构建基于0.5°×0.5°网格的全国地面日降水极值序列,建立基于广义极值分布(GEV)和广义帕累托分布(GPD)的降水极值统计模型,通过K-S检验评估模型拟合效果,研究全国日降水极值的统计规律及其空间分布特征,提出适用于不同地区极端日降水的极值分布模型与阈值选取标准,结果表明:(1)POT序列比AM序列更符合降水极值序列的要求;(2)为便于比较并提高模型拟合效果,POT序列的阈值由百分位数法确定效果较好;(3)阈值方案优选结果在空间分布上与中国干湿区域的划分有很好的相关性,在湿润地区宜将第90~94百分位数作为阈值,在半湿润和半干旱地区宜将第94~97百分位数作为阈值,在干旱地区则使用第97~99百分位数较为合适。
简介:本文利用兰州1944~1997年的月平均降水资料,建立了线性平稳序列的降水预测模型,该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法(或叫全极模型),并将特征多项式模大于1的根反射到单位圆内,再返回修正后的线性预测的系数。并对1986~1997年11年的月降水做了预测试验,试验结果表明,该模型具有一定的预报能力,其中取15阶预报效果较好。此方法在短期气候预测业务中,可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试