简介：摘要：近年来社会用电需求的不断增大，电力工程建设数量也逐渐增多。在我国社会经济水平持续提高的背景下，电力企业处于稳定、快速发展中。其中，电力大客户在整个电力企业发展运营中发挥着非常重要的作用。因此，电力企业加强电力大客户的电费回收关系和电力营销管理对企业生产经营活动顺利开展也有着积极的意义。本文就电费回收风险预测的大数据方法应用展开探讨。

简介：摘要：第二次工业革命的进行为人类发展带来了新动力——电力，电力对人类社会的进步与发展发挥着极为重要的作用，在最大程度上解放人类劳动力的同时也影响着人们的日常生活，为人类社会发展带来极大便利。保证电力在日常生活生产的过程中持续产生动力，就需要对电网输送路程进行合理规划，降低每个电网的负荷，使之能够在保持运转的前提下不会损坏电网或减少电网的使用寿命。同时，我们可以结合当今时代信息技术的发展利用网络对电网规划进行预测，提前做出挽救措施。

简介：摘要：在油田油水井工作中，因为会受到各种复杂因素的影响而产生各类故障，经常会出现油水井动态异常变化的问题，严重时还会对一线作业人员的生命安全构成威胁，为此对动态变化的监测和诊断分析，对于保证生产的稳定、油田的合理开发与应用、下一步的对策等都具有十分重要的意义。本文将对油田油水井故障诊断和预测分析进行研究，并进一步提出解决故障的维修处理技术，希望可以为一线工程技术人员提供参考。

简介：

简介：摘要：胡 99块位于胡状集油田北部，紧邻胡二块北部开发区，是石家集断层与胡二断层夹持的断块油藏。从油藏已钻胡 99、胡 101、胡 118等井钻遇情况看，虽在沙三中 -沙三下发现良好油气显示并获低产油流，但由于油藏构造复杂、储层变化大，储量落实程度低，储量动用程度低。为提高油藏储量落实和动用程度，需要进一步开展地质研究水平，深化油藏认识，对油藏开展综合认识评价。

简介：摘要：电子电路出现故障在所难免，不给力现象时有发生，关键是能够采取有效的方法及时定位故障发生位置，进而准确分析故障产生原因。基 于此，本文对电子电路故障诊断与预测技术问题进行解析，以供参考。

简介：摘要：

简介：摘要： 近年来，随着网络人气的高涨，网络安全问题不断浮出水面，无时无刻不在影响着网络的正常运行。因此，正确预测网络安全状况具有重大意义。这篇论文中，网络安全状况为研究对象，网络安全状况预测的概要，网络安全状况预测的基本原则，进一步讨论网络安全状况的评价方法研究。目前 , 网络攻击日益蔓延 , 因此 , 国家、政府、大企业、个人带来了巨大的经济损失。因此 , 在复杂的网络环境中 , 认识、理解和网络安全状态的预测有助于潮流经营者的经营安全状况及将来可能的威胁。

简介：摘要：现如今，随着城市化进程的速度不断加快，城市土地资源紧张问题也越来越严重，在这种情况下，建筑工程深基坑的开发也在城市发展中得到了大量的应用。在深基坑在施工过程中，通过对基坑进行监测，根据前期监测数据，对基坑下一期的变形情况进行预测，不仅了解基坑工程施工对的周围环境的影响和施工的安全性，同时也可以确保施工工程可以顺利完成。为此，本文主要以某深基坑工程实际为例，并将深基坑的监测数据作为基础，通过对监测数据进行分析，完成变形的预测，从而为工程施工提供指导帮助，具体内容如下。

简介：摘要目的建立个体化胆汁淤积患儿发生胆道闭锁(biliary atresia，BA)风险的预测模型。方法回顾性分析西安市儿童医院经术中胆道造影确诊的329例胆汁淤积患儿病例资料，其中，男173例，女156例；227例BA，102例非BA。患儿纳入研究的标准：①出生后反复出现皮肤、巩膜黄染，经内科规范治疗无效；②血清胆红素进行性上升或不变，直接胆红素/总胆红素>20%；③肝胆B型超声或核素动态显像提示异常。收集患儿的性别、年龄、体重、民族、是否足月、白大便及肝功能等。使用SPSS软件以随机数字表法拆分病例，将67.2%(221/329)患儿作为建模组，32.8%(108/329)患儿作为验证组。采用单因素分析筛选出两组的危险因素，多因素Logistic回归模型分析BA的危险因素；应用R软件建立预测婴儿BA的列线图模型，根据曲线下面积(area under curve，AUC)和拟合度检验模型效果。结果单因素分析建模组数据，提示性别、体重、是否足月、白大便、总胆红素、直接胆红素、白蛋白、丙氨酸转氨酶、天冬氨酸转氨酶和谷氨酰转肽酶在两组之间的差异具有统计学意义(P<0.05)。最终经逐步回归法纳入了性别、体重、白大便、直接胆红素、谷氨酰转肽酶5个因素进行建模。列线图模型建模组AUC为0.927，验证组AUC为0.951，区分度良好。最终该模型在建模组准确度为86.4%，验证组准确度为88.9%。结论本研究成功建立了基于性别、体重、白大便、直接胆红素、谷氨酰转肽酶5个因素的列线图预测模型，准确性高，对胆汁淤积婴儿的BA患病风险有较好的预测作用，值得推广。

简介：摘要：现如今，我国是社会经济快速发展的新时期，该技术提供了一种天然气管道内腐蚀速率的预测方法，属于天然气管道领域。其中包括：获取目标天然气管道的内腐蚀因素数据和内腐蚀速率数据，作为样本数据；通过灰关联分析法分析样本数据，确定影响目标天然气管道内腐蚀的敏感因素；将敏感因素数据归一化；根据数据归一化后的敏感因素采用遗传算法，对小波神经网络的连接权值、伸缩因子和平移因子进行优化；将优化后的连接权值、伸缩因子、平移因子作为小波神经网络的初始值，根据数据归一化后的敏感因素，进行小波神经网络训练，确定连接权值、伸缩因子、平移因子的最终值，得到天然气管道内腐蚀速率预测模型；根据天然气管道内腐蚀速率预测模型，对内腐蚀速率进行预测，预测内腐蚀速率的精度高。

简介：摘要目的构建我国非吸烟女性的肺癌风险预测模型。方法于2006年5月至2015年12月，采用巢式病例对照研究设计，基于开滦前瞻性动态队列研究，以随访到的原发性病理学确诊肺癌患者为病例组，以随访期间未发病者为对照组。最终共纳入24 701名研究对象，病例组和对照组分别为86、24 615名。采用问卷调查、体格检查和实验室检测收集相关信息，采用多因素logistic回归模型建立肺癌风险预测模型，使用曲线下面积（AUC）与Hosmer-Lemeshow检验评价模型的预测效能与拟合度，同时利用十倍交叉验证方法进行预测模型的内部验证。结果共构建了两套风险预测模型：基本模型（纳入年龄与月收入情况2个预测指标）和代谢指标模型（纳入年龄、月收入情况、空腹血糖、总胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇5个预测指标）。代谢指标模型的AUC（95%CI）［0.745（0.719~0.771）］大于基本模型的AUC（95%CI）［0.688（0.660~0.716）］（P=0.004）；基本模型（PHL=0.287）与代谢指标模型（PHL=0.134）的拟合度均良好；十倍交叉验证结果提示代谢指标模型预测效果稳定，平均AUC值为0.699，标准误为0.010。结论通过纳入代谢指标，可构建精准可靠的非吸烟女性肺癌风险预测模型。

简介：摘要目的探讨卵巢上皮性肿瘤的超声鉴别特征，并建立预测模型。方法按照国际卵巢协作组的超声术语规范，回顾性分析2015年1月至2019年7月427例卵巢上皮性肿瘤声像图表现，通过单因素分析得出有鉴别意义的超声征象，纳入多元Logistic回归分析，得出交界性、良性、恶性超声鉴别重要指标，并建立预测模型。结果单因素及多元Logistic回归分析结果显示微囊征是交界性肿瘤与良性、恶性肿瘤鉴别的特征性指标(OR值分别为10.97、19.22)。同时恶性肿瘤与良性肿瘤鉴别的重要指标以不规则、厚分隔、实性为主、富血供、腹水为主，其中不规则意义最大。恶性肿瘤与交界性肿瘤鉴别的重要指标还包括不规则、大乳头、厚分隔、实性为主、富血供。不规则在鉴别交界性肿瘤与良性肿瘤也具有相当的作用。本研究建立模型总的符合率72.4%，其中预测交界性模型的符合率为57.2%，良性为78.6%，恶性为80.7%。结论微囊征是交界性肿瘤的特异性超声表现。卵巢肿瘤是否规则、是否以实性为主、血供是否丰富及有无腹水在鉴别卵巢上皮性肿瘤中意义较大。本研究建立的卵巢肿瘤良性、恶性和交界性预测模型有较高诊断效能。

简介：摘要目的系统评价肺癌风险预测模型构建与验证情况。方法以"肺癌""肺肿瘤""发病""风险""危险""预测""预警""评估""评价""模型""评分"为中文关键词，以"lung neoplasms""lung cancer""lung carcinoma""lung tumor""risk""malignancy""carcinogenesis""prediction""assessment""model""tool""score""paradigm""algorithm"为英文关键词，系统检索中国知网、万方数据服务平台、PubMed、Embase、Cochrane和Web of Science数据库截至2018年12月发表的肺癌风险预测模型相关文献，语种限定为中文和英文。纳入标准为模型构建、验证及评价的信息完整；以人为研究对象。排除标准为会议摘要、中文学位论文等非正式发表文献；综述、述评、新闻报道等研究资料。共纳入33篇文献，涉及27个模型。对纳入研究的人群特征、研究类型、危险因素及模型预测结果等进行分析和比较。结果18个模型基于欧美人群构建，9个模型基于亚洲人群构建，其中基于中国人群研究有7个；根据纳入因素分为传统流行病学因素模型（11个）、结合临床指标模型（6个）和遗传指标模型（10个）。15个模型在构建后未进行验证或仅在内部人群中进行了交叉验证，模型预测效果的外推性未得到有效评价；8个模型在1个外部人群中得到验证；仅有4个模型的风险预测效果在多（3~7）个外部人群中得到了验证；模型的曲线下面积为0.57~0.90。结论肺癌风险预测模型研究处于发展阶段，模型预测效果的外部评价较少且现有模型对于临床指标的探索有限。

简介：摘要：针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性，提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。从智能配用电信息采集业务通信特点出发，分析了现行计算方法带宽资源利用率不高的原因；阐述了基摘要：针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性，提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。

简介：摘要：在电网系统中，最关键的就是变电一次设备。其能否稳定运行，关系到整个电网系统的安全性和稳定性。变电一次设备涉及很多工作内容，例如电力输出、变压配电、电源接入与调节等。如果其载量不稳定、负荷操作不合理，就会有很大概率发生故障，影响电网稳定运行。为了及时恢复电力系统，让电力系统稳定运转，就需要提出合理的检修策略，并精准检测故障，这是确保电力系统稳定输出电力的关键。对此本文将深入分析变电一次设备的故障预测与检修方法，旨在改善国内电力系统运行水平，保障电力系统的稳定运行。

简介：摘要：随着技术的不断提升，各行业在信息化技术的支撑下逐渐走向高效能建设的道路，房地产行业同样得以精准提升，尤其是房屋测绘环节，在多种现代技术的支持下获得了不小的进步。但反观现阶段房屋面积测绘的具体情况，出现实测面积与预测面积间存在偏差的情况，影响了房地产行业的稳定发展，因此在房屋测绘环节要重点研究房屋面积实测出现偏差的原因，结合可能原因给出针对性的建议。

简介：摘要：随着我国人口数量不断增加，人们的用电量需求越来越大，并对用电安全提出了更高的要求，以往预测和检修模式已不能满足现在的用电需求。变电一次设备在电力企业得到了广泛应用，但是变电一次设备在实际使用中存在一些故障和问题，如果不能及时解决，可能会影响正常供电需求，减少电力企业利润。因此，相关部门应该高度重视变电一次设备故障的预测，以促进电力企业的健康发展。

简介：摘要目的探讨血常规指标在筛查儿童铁缺乏中的预测价值。方法回顾性分析2017年6月至2019年5月浙江大学医学院附属儿童医院1 443名6月龄~18岁健康体检儿童（男862名、女581名）的血常规指标及血清铁蛋白（SF）水平。以SF<20 μg/L为铁缺乏判断依据，同时伴有贫血（6月龄~5岁血红蛋白<110 g/L，6~18岁血红蛋白<120 g/L）为缺铁性贫血（IDA）组：SF<20 μg/L同时排除贫血为无贫血铁缺乏组，SF≥20 μg/L合并贫血者为铁状态不明贫血组，SF≥20 μg/L无贫血者为健康对照组。定量资料以±s或M（四分位间距）描述，组间比较应用方差分析或非参数秩和检验分析，并应用受试者工作特征曲线（ROC）分析血常规指标及低血红蛋白密度百分比（LHD）对IDA及铁缺乏的预测价值。结果1 443名儿童年龄2.1（3.3）岁,健康对照组1 061例，无贫血铁缺乏组292例，铁状态不明贫血组43例，IDA组47例。铁缺乏发生率高于贫血发生率[23.5%（339/1 443）比6.2%（90/1 443），χ2=169.76, P<0.01]。无贫血铁缺乏组LHD、红细胞分布宽度（RDW）均高于健康对照组[0.088（0.093）比0.073（0.068），0.131±0.013比0.126±0.008，P均<0.01]，平均红细胞体积（MCV）、平均血红蛋白浓度（MCHC）均低于健康对照组[（80±4）比（83±4）fl，（326±9）比（329±8）g/L，P均<0.01]；IDA组LHD[0.322(0.544)]、RDW(0.151±0.018）均高于无贫血铁缺乏组，MCV[（73±6）fl]、MCHC[（309±14）g/L]均低于无贫血铁缺乏组（P均<0.01）。MCHC、LHD、RDW、MCV预测铁缺乏的曲线下面积（AUC）分别为0.63（95%CI：0.60~0.67）、0.63（95%CI：0.60~0.67）、0.67（95%CI：0.63~0.70）和0.73（95%CI：0.69~0.76）。以MCV<80.2 fl、RDW>0.131或MCHC<322 g/L为界值,筛查铁缺乏的灵敏度分别为0.540、0.469和0.336，均高于血红蛋白筛查铁缺乏的灵敏度（0.139，χ2=121.70、87.47、35.56，P均<0.01）。结论血常规中MCV、RDW、MCHC均可作为铁缺乏的筛查指标，简便易于基层推广。

简介：摘要：石油化工领域中汽油销量的预测影响着管理者关于销售计划制定、资源调度等重要决策。为了得到更为有效的预测数据，我们构建了基于统计学的SARIMA模型和基于机器学习的LSTM模型并进行了预测结果的对比，发现SARIMA、 LSTM的MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为1.137、2.750、1.658、0.051和0.654、0.869、0.932、0.030，LSTM的预测效果更优异。