简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

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简介：  摘要：注塑模具作为塑料制品工业化生产的核心装备，其内在性能、结构设计以及制造质量均对最终产品的精度、外观质量、生产效率以及生产成本产生直接且深远的影响。在注塑成型过程中，模具需要经受住高温、高压以及机械磨损等多种极端工况的考验，同时，由于塑料熔体的流动特性以及模具冷却系统的效果，都会对模具的实际工作状态和使用寿命产生显著影响。本文旨在分析注塑模具失效的原因，并建立寿命预测模型，以优化模具设计，提高生产效益。

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：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】 目的 探讨全身麻醉患者复苏延迟危险因素，用列线图可视化构建预测模型。方法 选择浙江某三甲医院复苏室收治1201例全麻患者，按8:2的比例随机分为训练组和验证组。采用单因素分析、Logistic回归分析筛选出全麻患者复苏延迟独立危险因素，根据Logistic回归结果构建模型，采用列线图可视化展示结果。采用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下面积检验模型的预测效果，采用验证组数据进行验证。结果 患者年龄≥66岁，普胸外科手术、神经外科手术，麻醉时间≥120分钟为全麻患者复苏延迟独立危险因素。风险预测模型准确值为92.3%，霍斯默-莱梅肖检验P=0.783，受试者操作特征曲线下面积为0.835（95%CI：0.792-0.878）。验证组检验受试者操作特征曲线下面积为0.821（95%CI：0.737-0.909）。结论 本研究构建的预判模型的灵敏度与特异性表现良好，有助于预测全麻患者苏醒延迟的发生，为临床护理干预措施的制定与实施提供参考。

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：火电厂作为电力市场的主要供应方，其现货价格的波动不仅关系到企业的经济效益，也影响到整个电力市场的稳定运行。本文旨在分析火电厂现货价格波动的影响因素，并探讨相应的预测模型。通过实证研究，我们发现发电成本、市场需求、政策调整以及新能源出力等因素对火电厂现货价格产生了显著影响，同时，基于机器学习的预测模型在火电厂现货价格预测中具有较高的准确性。

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简介：  摘要：气象预测模型的准确性对于天气预报和气候研究具有重要意义。本文旨在构建基于物理过程的气象预测模型，并通过验证其准确性来探索气象预测的新方法。模型构建过程中，结合了物理学原理、数学方法和大量观测数据，以期实现对未来天气的精准预测。验证阶段，采用实际气象数据对模型进行检验，以评估其预测效果。

简介：摘要：时间序列作为时间观测值的集合，在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一，研究结果可以为各种应用提供依据，例如优化、控制以及生产计划等。因此，已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点，单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征，难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。

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：随着电力市场化改革的不断深入，竞价机制作为电力市场核心的价格形成方式，对市场运作效率和资源配置公平性具有重要影响。本文旨在探讨电力市场竞价机制下的价格形成原理，构建价格预测模型，并通过实证分析验证模型的有效性。研究结果表明，所提出的模型能够准确反映市场供需关系，为市场参与者提供决策支持，对促进电力市场健康发展具有重要意义。

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。

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简介：摘要：随着房地产市场的不断变化和竞争加剧，准确预测房价趋势对于市场参与者至关重要。传统的统计方法在处理大规模数据时存在局限性，而人工智能技术的兴起为解决这一难题提供了新思路。本文旨在探讨人工智能预测模型在房地产市场价格预测中的应用效果，并结合当前房地产市场走势进行深入分析。

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：水利工程项目是我国基础设施建设的重要组成部分，其经济效益的评估与预测对于项目投资决策具有重要指导作用。在本研究中，我们基于多元回归分析方法，建立了水利工程项目经济效益评估与预测模型。模型选取了工程投资、建设年限、工程规模及亚行贷款等经济、技术和政策因素作为影响经济效益的变量。实证研究结果显示，工程投资、工程规模和亚行贷款对于水利工程项目经济效益的影响均显著，且效用积极；而建设年限则与经济效益呈负相关关系，表明工程建设的延期可能会导致经济效益的下降。模型的建立不仅有助于理解各影响因素对水利工程项目经济效益的作用，同时也对于实际项目投资决策提供了有用指导，具有较好的应用前景。