预制装配式建筑施工常见质量问题

随着中国社会经济的发展,人们对生活质量的要求越来越高。在此基础上,预制建筑在建筑行业中逐渐发展,并已广泛用于预制房屋,例如梁,板,柱和外墙。建筑构件在工厂中是预制的,其安装和安装方法是在维护验收后运到建筑施工现场的。它具有安装速度快,节省资源,对建筑物周围环境影响小等优点。因此,它们更符合时代潮流,并具有巨大的优势。从目前的应用前景来看,在实际的生产工作中,我们发现预制房屋的建造还存在一些问题,严重影响了建筑物的质量和安全性。随着中国城市化的快速发展,预制建筑将迎来新的发展,而加强对预制建筑施工中常见质量问题的研究对我们有很大的帮助。

完善银行电子汇兑业务的思考

电子计算机在银行的广泛应用,显示了高科技在银行领域的巨大作用。特别是开通了电子汇兑业务后。它不仅使从事联行业务人员从繁琐复杂的手工操作中解脱出来,而且有效地保证了联行往来资金24小时内到位,充分体现了它的快捷、方便、准确、安全的特点。然而,从工作实践看,也还存在一些不足和需要改进的地方。

基于浮标44013数据的有效波高预测研究

随着海事活动和海洋资源开发的不断增加,精准的海浪预报变得越来越重要。其中有效波高(SWH,Significant Wave Height)作为海浪的主要参数之一,精准的有效波高预测不仅可以给各项海事活动提供必要的海洋气象预报,还可以为波浪能高效利用提供重要的参考依据。由于受到复杂海洋环境和自然混沌行为的影响,有效波高的精准预报存在诸多困难。近年来,机器学习促进了许多预测任务的发展,因此本文研究了线性回归(LR,Linear Regression)、支持向量回归(SVR,Support Vector Regression)、神经网络(ANN,Artificial Neural Networks)、K近邻(KNN,K-Nearest Neighbor)、决策树(DT,Decision Tree)、随机森林(RF,Random Forest)六种经典机器学习模型预测有效波高的性能。实验结果表明:(1)在预测未来一小时有效波高时,线性回归、支持向量回归、神经网络都能给出较好的预测结果;而K近邻、决策树、随机森林表现较差。(2)在预测未来一天日平均和日最大有效波高时,支持向量机、神经网络、随机森林三种模型预测指标相近且优于其余三种模型;K近邻的预测结果与观测值之间的偏差仍然最大。(3)线性回归和K近邻算法速度最快,而神经网络耗时最长。相比于使用单一特征,使用多种特征通常能够提升模型的预测性能,但模型训练时间也随之增加。