简介：摘要：本文研究了基于机器学习的电力负荷预测模型。首先，本文介绍了电力负荷预测的重要性以及机器学习算法在其中的应用。随后，详细讨论了机器学习算法的选择、数据预处理、模型构建与训练以及模型验证与评估等关键步骤。特别是，探讨了支持向量机、随机森林和神经网络等常见算法在电力负荷预测中的应用。在模型构建阶段，本文强调了选择合适的特征变量和模型参数的重要性，并提出了使用交叉验证等方法对模型进行训练和评估的策略。最后，本文讨论了电力负荷预测模型在电力系统规划与调度、能源管理与优化等领域的应用，并给出了相关参考文献。

简介：摘要：随着铁路运输的快速发展和智能化时代的到来，铁道机车的运行安全和效率受到了广泛关注。传统的机车检修模式往往依赖于定期维护和事后维修，这种方式不仅效率低下，而且难以准确预测和防范潜在故障。因此，基于故障预测的检修模式改进成为了当前铁道机车检修领域的研究热点。本文旨在探讨基于故障预测的铁道机车检修模式改进，以提高机车的运行安全性和检修效率。

简介：摘要：建筑工程质量风险预测与控制是确保工程项目成功的关键环节。通过分析历史数据和当前工程条件，采用先进的技术和方法，可以有效预测潜在的质量风险，并实施相应的控制措施。本文旨在探讨建筑工程质量风险的预测方法和控制策略，以提高工程质量管理水平，减少质量事故的发生。

简介：摘要：城市轨道交通作为现代城市交通体系的重要组成部分，其规划与运营的科学性直接影响到城市的可持续发展。客流预测作为轨道交通规划的基础环节，其准确性对于线路设计、站点布局、运力配置等关键决策具有至关重要的影响。随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，传统的客流预测方法已难以满足日益复杂的交通环境。因此，研究并应用先进的客流预测方法，对于提升城市轨道交通系统的整体效能和服务水平具有重要意义。

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简介：摘要：滑坡作为一种常见的地质灾害，严重威胁着工程项目的安全与稳定。随着地质工程的不断发展，滑坡预测模型与防治技术成为研究热点。本文从滑坡的成因与特点出发，探讨常见的滑坡预测模型，并结合实际案例分析其防治措施。研究发现，基于多源数据的滑坡预测模型在准确度上有明显优势。同时，综合防治措施可以有效降低滑坡发生的风险。本文的研究为地质工程中的滑坡防治提供了理论指导与实践参考。

简介：摘要：伴随着电池数据复杂性与多样性的不断提高，常规SOH预测方法对于非线性，多工况数据处理显示了很大局限性。深度学习技术具有自动学习能力强，特征提取能力强以及对复杂数据处理能力强等优点，在SOH预测领域已逐步成为一个研究重点。但是基于深度学习SOH预测方法在实践中仍然面临着数据收集和处理，模型选择和参数调优以及训练时间和计算复杂度方面的问题。

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简介：摘要：本研究聚焦于航空设备维修中预测性维护技术的应用。通过分析国内外预测性维护技术在航空设备维修中的应用现状，探讨了其发展趋势和面临的挑战。研究指出了数据采集处理、预测模型建立、维修决策支持和人员培训管理等关键问题，并提出了相应的对策建议。研究结果表明，预测性维护技术在提高航空设备可靠性、降低维修成本和优化资源配置方面具有显著优势。本研究为航空设备维修领域的技术创新和管理优化提供了理论依据和实践指导，对推动航空维修行业的智能化发展具有重要意义。

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简介：摘要：本研究探讨了船舶动力装置的故障诊断与预测性维护技术，通过分析当前定期维护和状态维护的不足，指出预测性维护在提高设备可靠性和减少非计划停机方面的显著优势。预测性维护依托大数据和智能算法，能够实时监控设备状态，识别潜在故障，并在问题发生前采取有效措施。研究进一步展示了该技术在实际应用中的成效和优化路径，包括数据采集、算法优化及自动化维护的结合。未来，随着技术的不断进步，预测性维护将推动船舶动力装置向智能化、自动化方向发展。

简介：摘要：在现代工程技术领域，数据驱动的预测方法正逐渐成为提升生产效率和产品质量的关键。本文将深入探讨如何利用铸造工艺数据，驱动对工程机械铸件缺陷的预测，以此开启铸件制造的智能化新时代。随着工业4.0和大数据技术的深度融合，数据成为了理解复杂制造过程、预防质量问题的重要工具。我们将通过分析海量铸件数据，寻找隐藏的模式和规律，以便更准确地预测潜在的缺陷，从而实现铸件质量的提前干预和优化。

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简介：摘要：随着智能电网的快速发展，配网调度的准确性和效率对电力系统的稳定运行至关重要。负荷预测作为配网调度的关键环节，其准确性直接影响到电力系统的供需平衡和经济效益。本文旨在探讨基于大数据分析和先进算法的配网调度负荷预测模型，分析不同算法在负荷预测中的应用效果，并提出优化策略。通过构建高效的负荷预测模型，提高预测精度和实时性，为配网调度提供有力支持。

简介：摘要：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：开展了钢渣沥青混凝土长期高温浸水体积膨胀试验和加速加载车辙试验,结果表明,采用胶粉复合改性沥青和间断级配设计的钢渣沥青混凝土长期累计车辙深度小于5 mm,主要以追密型车辙为主.利用60 ℃浸水7 d可定量检验钢渣沥青混凝土浸水体积膨胀抗高温车辙性能,试验表明高温浸水后车辙深度增加22％,重载轮压导致车辙深度增加约8％,而浸水-重载耦合作用增加车辙深度32％.建立的加速加载车辙预估模型能很好地预测钢渣沥青混凝土车辙演变规律,可用于指导钢渣沥青混凝土的耐久性设计.

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简介：摘要：电力设备重过载预测是确保电力系统安全稳定运行的关键技术之一。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的电力设备重过载预测方法，通过深入分析历史负荷数据和气象数据，实现了对电力设备未来负荷状态的准确预测。实验结果表明，该方法具有较高的可行性，为人工智能技术在电力系统运行调度中的应用提供了新的视角和工具。

简介：摘要：伴随建筑工程的持续发展与智能化程度的不断提升，电力需求日益增长。本文聚焦建筑工程中的电力需求预测方法及优化配置策略，致力于提高电力利用效率、降低能源消耗与成本。通过深入分析建筑工程的特点、用电设备类型及运行规律，结合先进数据分析与预测技术，构建有效的电力需求预测模型。同时，探讨电力优化配置的原则与方法，涵盖合理规划电力系统、选用高效节能设备、采用智能控制技术等。借助实际案例分析，验证所提方法与策略的可行性及有效性，为建筑工程的电力管理提供有益参考。

简介：摘要： 本文深入探究建筑工程中电力需求预测的关键意义以及实现优化配置的重要性，全面剖析当前建筑工程电力配置现存的问题，系统地提出建筑工程电力优化配置的有效策略，旨在大力提高建筑工程的电力利用效率，切实确保工程的顺利进行和安全稳定运行。