简介：摘 要：2008年11月在青藏高原祁连山脉木里地区永久冻土带钻获了水合物实物样品。首次在中纬度地区的高海拔冻土带找到了天然气水合物，具有较大的战略及科学研究意义。结合以往羌塘地区资料发现，羌塘地区构造较复杂；主要目的层段的波阻抗差异较小，无法有效识别和追踪。本文在精细构造解释的基础上，结合天然气水合物的地球物理学特征，通过提取均方根振幅、瞬时频率和反射强度等属性对WL地区的天然气水合物进行了较为准确的预测，有利区主要为低振幅、相对高频区域、相对低反射强度的区域，预测结果和重磁电所预测区域高度重合。

简介：

简介：【文章摘要】：目的 肺肉瘤样癌在临床上有几种治疗策略，然而，选择手术或手术联合对该患者预后的影响仍不清楚。

简介：摘要：时间序列是指对同一现象观测或记录到的一组按时间顺序排列起来的统计数据，通过对时间序列进行编制和分析，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平，这种方法称为时间序列预测技术。时间序列预测技术在军事行动序列预测、市场需求预测、发电预测、区域降水量预测等军事、经济、工程和自然科技等领域，具有重要意义。

简介：摘要：随着经济的不断增长，科学技术的不断进步，我国人均用电量也在飞速的增长。用电需求的变大，也给电力企业带来了巨大的挑战与机遇。在现在的变电站管理中运用了很多的现代化技术，这无疑是一次重要的变革。但是，一旦变电一次设备出现了故障，那就会影响整个电力系统的正常运行，对电力企业造成重大的损失。因此，对于变电一次设备的检修必须要高度的重视，掌握好相关设备的检修方法，保障变电一次设备的正常稳定运行，满足社会居民和企业的用电需求。本文将通过系统论述在变电一次设备中如何进行故障预测和故障检修等相关措施，给各位技术人员提供一些意见与参考。

简介：摘要：综述了负荷预测的两种方法，并对模型的使用及相应的数学公式进行了说明，再以宁蒗县县城核心区为例进行近期负荷预测，为今后该地区电网的远期负荷预测提供了参考。

简介：摘要：本文主要研究电气设备状态监测与预测维护技术，针对电气设备运行过程中存在的故障和损坏问题，通过状态监测和预测维护技术，能够提前发现并解决问题，提高电气设备的可靠性和安全性。本文通过对相关研究文献的综述和分析，总结了电气设备状态监测与预测维护技术的研究现状和存在的问题，并提出了进一步的研究方向和建议。

简介：摘要：输电线路故障预测是保障能源系统安全稳定运行的重要任务。本论文旨在基于深度学习方法研究输电线路故障预测，以提高故障检测准确性和时效性。针对题目的背景和目的，本研究采用了深度学习技术，并结合大量实际数据进行分析和实验，设计了一套有效的输电线路故障预测方法。实验结果表明，该方法在故障预测方面具有较高的准确性和可行性。

简介：摘要：本研究深入探讨了电气设备状态监测与预测性维护的关联性，聚焦传感器技术、数据处理与分析方法、预测性维护概念及关键技术等方面。通过对监测数据的支持，我们揭示了其对预测性维护的重要性，并提出了如何优化预测性维护策略的关键措施。通过成功案例分析，总结了经验和最佳实践，为实际应用提供了有力的指导。关键技术包括数据模型与算法选择、实时监测与远程诊断技术、智能决策系统的设计与应用。本研究为电气设备领域的预测性维护提供了全面的理论指导和实用建议，有助于提高设备可靠性、减少维护成本，推动工业领域的技术创新。

简介：摘要：本论文以镁合金压铸件为研究对象，主要探讨了其疲劳性能与寿命预测。通过计算机辅助设计（CAD）和有限元分析（FEA）方法，评估了镁合金压铸件在各种应力条件下的疲劳性能。其次，论文分析了影响镁合金压铸件疲劳寿命的主要因素，如材料成分、压铸工艺参数和结构设计等，并提出了相应的优化策略。最后，本文提出了基于疲劳试验和统计学方法的镁合金压铸件寿命预测方法，并通过实例验证了其有效性。总体而言，本研究为镁合金压铸件的疲劳性能分析和寿命预测提供了理论依据和实用方法，有助于提高压铸件的使用安全和可靠性。

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：在电力计量中，电力故障预测是一项重要的任务，能够帮助电力公司及时发现潜在的故障，从而避免电力损失和设备损坏。因此，将探讨电力计量数据驱动下电力故障预测技术的研究。

简介：摘要：电力负荷预测与优化调度是电力工程中关键的技术之一。准确的负荷预测可以帮助电力系统合理规划和配置资源，优化调度可以提高电网运行的效率和稳定性。本文综述了电力工程中电力负荷预测与优化调度的研究现状和方法，分析了相关问题及其解决方案，并对未来的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法。对机电系统常见故障进行特征提取与数据采集，并介绍了传感器数据采集、预处理与特征选择方法。随后，综述了监督学习和无监督学习等机器学习算法在故障预测与诊断中的应用，以及深度学习算法的潜在优势。讨论了基于机器学习的机电系统故障预测模型的建立、训练与性能评估方法。探讨了机器学习在机电系统故障预测与诊断领域的挑战和未来发展方向。通过对基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法的研究与探索，本研究旨在为提高机电系统故障诊断的准确性和效率，促进智能化维护与管理提供理论指导和应用参考。

简介：摘要：

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：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：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：对于传统变电站而言，在实际运行的过程中，一次设备经常会存在各种各样的问题，由于进行检修，检修方式存在较大弊端，没有办法及时发现存在的问题，导致问题进一步扩大，对社会发展需要带来严重影响。因此对于变电站的工作人员，需要充分总结一次设备存在的故障情况，详细分析检修方式，通过采取合理的措施，保证其检修水平得到全面提升，通过提高检修水平，保证检修工作的顺利开展，为城市的电力供应提供出相应保障，在一定程度上促进电力事业的快速发展。

简介：摘要