简介：1.摘要

简介：摘要

简介：摘要：本文全面分析了当前污染物扩散预测技术的现状，并深入探讨了该领域面临的主要挑战，包括边界条件的不确定性、污染源的复杂多变性以及环境参数的动态变化。文章重点介绍了污染扩散技术的发展趋势和创新路径，尤其是数值传输方程求解算法、数据同化与集成预测技术的应用，以及人工智能和云技术在此领域的支撑作用。通过综合分析，本文旨在为污染物扩散预测技术的发展提供理论依据和技术指导。

简介：摘要:电气设备状态监测与预测维护技术在现代工业领域中扮演着至关重要的角色。本文综述了该领域的发展趋势与应用前景，强调了其在提高设备可靠性、降低维护成本以及提高生产效率方面的重要性。随着物联网技术和人工智能的快速发展，电气设备状态监测与预测维护技术已经取得了巨大的进展。关键技术包括传感器技术、数据分析与挖掘、机器学习和预测模型的应用。最后，本文还介绍了一些成功的应用案例，以及未来的研究方向，以期为工程师和研究人员提供更多的启发与指导。

简介：摘要：近年来，我国科技不断进步。随着国际社会对能源保护力度的增大以及环境保护意识的增强，加快新能源研发，促进新能源发展，成为国际社会共识，以微型燃气轮、内燃机、光伏风电等为动力所产生的分布式电源被快速投入使用，将分布式电源与配电网进行融合，可以有效提高新能源电能等利用效率，减少环境污染。同时相关的研究表明，新能源分布式电源在配电网末端的应用接入可以提高线路末端的电能质量，减少在输送电能过程中的损耗，提高了用户端电能质量的可靠性。孤岛微电网还可以对偏远地区的用电问题及临时性用电带来了便利，实现大幅度供电。

简介：摘要：盐酸在工业企业中广泛应用，盐酸易挥发有毒有害的HCl气体，在企业储存过程中一旦发生泄漏会对环境造成较大的影响。本文以某企业盐酸储罐泄漏引发环境事件为研究对象，采取AFTOX模型对该企业盐酸储罐的环境风险进行预测评价，提出了切实可行的环境风险防范措施，以降低环境风险影响程度。

简介：摘要：今天，中国建筑业发展迅猛，对高层建筑安全和质量提出了更高的要求。由于建筑层数的增加和随之而来的人口增长，过度的人口压力可能导致高层建筑倒塌，并造成大量安全事件。

简介：摘要：今天，中国建筑业发展迅猛，对高层建筑安全和质量提出了更高的要求。由于建筑层数的增加和随之而来的人口增长，过度的人口压力可能导致高层建筑倒塌，并造成大量安全事件。为了使高层建筑更加稳定和安全，我们必须了解高层建筑的整体承载能力，并认识到沉降观测技术的作用和重要性，确保建筑工程安全施工及工程质量。

简介：摘要：随着环保意识的增强和环境保护政策的推动，环保机械制造业正迎来快速发展的机遇。本文基于对环保机械制造业产品与技术的综合分析和预测，对未来的发展趋势进行了预测，并提出了关键技术的研究方向。预测结果显示，环保机械制造业将会更加注重节能减排和资源循环利用，以满足社会对低碳环保的需求。在关键技术方面，需要加强对节能环保材料的研发与应用、推动智能化制造技术的发展、加强数据分析与监测系统建设等。

简介：摘要：本研究围绕数字经济在大数据驱动下的演进路径及其战略规划进行深入分析。研究指出，大数据技术是推动数字经济发展的核心力量，尤其是人工智能与机器学习的整合、物联网数据的广泛采集和应用正在重塑产业形态。同时，从宏观角度，政府的政策引导和多方协同、开放创新的战略部署是确保数字经济可持续、健康发展的关键。未来的数字经济将更加智能化、自动化和数据驱动，为此需要构建更加包容、灵活的政策环境和创新生态。

简介：摘要：在交通日益发达的当下社会中，铁路行车安全显得尤为重要。本文从应用物联网技术、机器学习技术、站在人为因素的角度来预测分析三个方面，对铁路行车事故的预测方案进行了详细的介绍。从引用新时代的多源融合技术、突发事故和风险的动态实时预测、搭建智能化事故预测系统三个方面，对铁路行车事故预测方案进行更加智能精准的优化预测。保证铁路交通运行期间的安全性、稳定性。

简介：摘要：近年来，我国动车组列车迅速发展并取得了举世瞩目的成绩，动车行驶速度不断刷新世界纪录。伴随着服役时间的增加、服役设备的性能退化，如何保证行车安全、提高旅客舒适度、降低运维成本、减少或降低故障的发生，对未来我国的高速动车组产业具有重要意义。本文探讨动车组故障预测与健康管理技术。

简介：摘要：焊接在制造业中应用广泛，但焊接接头是易损部件，其疲劳寿命预测对提高结构安全性和服务寿命至关重要。目前，焊接接头寿命预测方法研究已成为焊接技术研究领域的热点问题之一。然而，传统的寿命预测方法存在一定的局限性，如预测准确度不高、试验周期长、成本昂贵等。因此，提出一种高效、可靠的焊接接头寿命预测方法，具有重要意义。本文旨在探究现有的焊接接头寿命现状，开发出一种适用于复杂工况下的寿命预测方法。该方法将为焊接接头寿命预测提供新的思路和理论基础，为提高焊接接头的安全性和可靠性提供技术支持。

简介：摘要：针对土石坝位移变形预测中传统预测莫得的预测效果差和预测精度低等问题，提出基于LSTM神经网络的变形预测模型进行预测分析。通过工程实例分析和模型分析来验证该模型的可行性。结果表明：该模型在大坝变形预测分析中可行，且具有较高精度和准确性。

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简介：摘要:瓦斯灾害一直是我国煤矿领域的严重安全隐患，超过限定值的瓦斯浓度极易导致人员伤亡和经济损失。本文提出了一种新的基于Stacking堆叠预测模型。首先构建Stacking堆叠模型，选用LSTM、RNN、MLP作为元模型，为了验证所提出的模型，通过设置对比实验，计算了包括RMSE、MAPE和R2在内的性能指标。结果表明，与单一模型相比，Stacking集成模型具有更高的精度，四个评价指标与单一模型相比有较大的提升，采用该模型预测瓦斯浓度，可以大幅降低煤矿生产过程中发生瓦斯灾害的概率，保障煤矿工人的生命安全和矿区的稳定运营，具有重要的现实意义和应用价值。

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简介：摘要：在物流管理中，物流需求预测是基础也是关键，能够为物流产业发展政策的制定结合实施提供良好支撑。任意一种预测方法在实际应用中，都需要进行假设，而假设条件显然无法包含现实中所有的复杂关系。因此，为了保障物流需求预测的最终效果，可以运用相应的组合预测模型，获得更加有效的信息。文章从烟草物流行业的发展现状出发，结合组合预测模型的相关理论，对组合预测模型在烟草物流需求预测及物流体系构建中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：风能是一种安全、可再生的清洁能源。风轮（叶片）是风能转化的关键装置。但是，风电机组在正常工作时，会因为惯性力、气动等原因而出现多种故障。因此，对风机叶片进行故障预测具有十分重要的意义。文章对风机叶片故障预测的振动方法进行了简单的探讨与研究。

简介：摘要：道路交通量预测是道路工程的重要任务，在交通规划、设计、施工和维护等方面均有广泛应用。本文介绍了静态交通量预测、动态交通量预测和人工智能交通量预测这三种方法，以及交通流理论、地理信息技术和人工智能技术这三种技术。在优化措施上，提出了提高数据质量、选用合适模型和构建合适的统计模型等措施，以提高道路工程交通量预测的准确性和可靠性。