高温工况燃气爆炸下限工程预测方法探讨

获得特定工况下燃气的爆炸下限,是开展爆炸风险评估及爆炸防治的基础。现有研究已经基本理解了温度对燃气爆炸下限的影响规律,但还缺少可便捷用于预测高温下不同类型燃气爆炸下限的工程方法。基于文献中给出的常压时不同类型燃气在不同温度时的爆炸下限测试数据,提出由参考温度T0时的爆炸下限LELT0预测高温T时爆炸下限LELT的关系式:(LEL_(T)/LEL_(T0))=1.3~0.3(T/T_(0)),适用范围为1≤T/T0≤2、T≤723 K。将预测结果与文献实验结果对比发现,预测结果均低于实验结果,在工程应用时偏于安全。当T/T0在1~1.5范围内时,预测结果相对误差均在-6%以内,具有较好精度。当T/T0在1.5~2范围内时,预测结果相对误差几乎均在-16%以内,仍具有较好可靠性。该公式可用于预测常压高温下NH_(3)、H_(2)、CO、CH_(4)、C_(2)H_(4)、C_(2)H_(2)气体在空气中的爆炸下限。

面向BIM工程精细化造价预测的量子蜂群优化算法研究

为提升工程资金使用的合理性,实现经济效益最优化,提出基于量子蜂群优化的BIM工程精细化造价预测算法。通过CATIA软件建立工程的参数化BIM模型,获取工程数据信息;将其作为输入,通过支持向量机(SVM)模型输出工程精细化造价预测结果;将SVM模型的惩罚参数和核函数参数作为人工蜂群算法中的蜂源,利用细粒度方式通过寻找最优适应度蜜源,对SVM工程造价预测模型参数进行优化;通过量子编码方式,在寻优最佳蜜蜂个体过程中编码个体位置,增强搜索精度,利用具备最佳参数的SVM获取最佳工程精细化造价预测结果。实验结果表明,该方法可以真实地构建工程BIM模型,获取工程数据信息;工程精细化造价预测精度高、误差小;在很强的外界干扰情况下,始终保持较高的工程造价预测精度。

基于数据空间的电力工程物资需求预测

精确的物资需求预测有助于企业制定科学的采购策略,减少采购成本,是物资采购管理工作中的重要环节。影响电力工程物资需求的因素较多,且分属于不同部门。企业各部门之间缺乏协作,形成严重的“数据孤岛”现象,导致采购部门很难跨部门挖掘数据价值。同时,企业进行年度物资需求预测时,可用样本量少,效果欠佳。为此构建了电力工程物资数据空间整合多部门数据,通过自然语言处理挖掘文本型数据中的重要信息;采用树模型,从工程项目角度出发探索数据之间的潜在联系,扩大样本量,提高项目层面的物资需求预测精度。研究表明,所提预测方案的准确率提高了30个百分点,比现有方法更稳定,为物资管理提供了有效的决策支持。

基于BP神经网络预测公路养护工程量的方法探讨

公路养护工程量的预测直接关系到工程预算定额的编制,预测的准确性直接影响工程造价的准确性和工程项目的经济效益。为解决常用的传统公路养护工程量预测方法存在的问题,可借助BP神经网络算法方面的技术对公路养护工程量进行预测和分析。以四川省某一级公路为例,对该公路路面损伤维修工程和路肩边坡维护工程的工程量进行BP神经网络模型建模后进行计算,并利用多元回归模型验证BP神经网络预测的准确性,经验证得出:BP神经网络预测值与实际值的误差在5%左右浮动,回归分析预测值和实际值误差为14%,证明BP神经网络算法在公路养护工程量预测领域具有较高的精确度。因此,BP神经网络算法在公路养护工程量预测中具有显著的价值和作用,不仅能提高预测的准确性和效率,还可以为公路管理和决策提供了有力的支持,具有广泛的应用前景。

基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型

针对建筑工程施工环节较多,获取建筑工程造价预测指标难度加大,导致预测准确性下降的问题,设计基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型。通过问卷回收率、指标集中度、指标选取离散度等指标,使用主成分分析方法处理指标数据,获取数据特征向量,构建建筑工程造价预测指标体系;通过序列规律函数得到状态区间内的转移概率矩阵,获取不同残差序列中的上下边界值,得到建筑工程造价预测结果。实验结果表明:基于马尔科夫链预测模型的平均误差为-0.00025,对比其他2种预测模型平均误差分别为-0.045和-0.015,该模型的相对误差小,预测准确性更高。

大数据技术在工程造价预测中的应用研究

随着信息技术的不断发展,大数据技术已渗透至各行各业,工程造价预测领域亦不例外。本研究探讨了大数据技术在预测工程造价中的应用,并讨论了此技术提高预测精度的效果。研究结果表明,相较于传统的造价预测方法,基于大数据技术的预测模型准确度大大提高,误差率明显减少。透过大数据技术在工程造价预测中的应用,可以优化资源配置、提高工程效益,进而促进整个工程行业的健康发展。总结来说,本研究破解了大数据技术在工程造价预测中的应用,为相关领域的研究者和行业人士提供了有益的参考。

大数据在建筑工程造价预测中的应用与优化

建筑工程造价预测作为项目管理核心环节,对项目效益与资源配置至关重要。传统预测方法受限于数据量,导致结果存在偏差。大数据时代的来临为造价预测带来新机遇。本研究运用大数据技术,整合多方数据源,构建全周期大数据模型,并通过深度学习算法进行训练,实现预测结果的精准与实时。此方法不仅提升了预测准确率,更为建筑工程造价管理提供了有力支持,有助于优化资源配置,提升项目效益。实验结果显示,大数据技术并具有可靠的预测精度与效率, 对建筑工程造价预测具有明显的优势。同时还提出了一些大数据在建筑工程造价预测中的优化措施,如数据清洗、特征选择、优化建模等方法,有效提升了预测精度和效率。本项研究的结果能够为建筑工程管理者提供更高效准确的管理决策依据,优化资源配置,提高工程效益。

基于审计视角的高校基建项目工程造价预测模型研究

为加强工程审计智能化建设,高效利用已有工程审计数据估算工程造价,对于新时期背景下完成工程审计转型具有重要意义。本文以高校已建成学生宿舍、食堂、教学楼等为研究对象,系统分析了影响建筑工程造价的主要因素,通过相关性分析提出了预测工程造价的特征指标,构建了工程造价BP神经网络预测模型,以预测新建项目工程造价。文章在真实案例训练集上训练模型,并不断优化调整模型参数,对实际已发生的工程造价测试集数据进行验证,结果表明工程造价预测误差率不超过8.19%,为快速、精准预测工程造价提供了新的思路和方法。此外,通过对已竣工项目结算审计成果进行科学分析,有利于促进审计成果转化和应用,发挥审计宏观层面监督效能,为建设单位新建项目科学、高效决策提供数据支撑。

基于大数据分析的工程造价预测模型研究

本文研究了基于大数据分析的工程造价预测模型。通过对大数据概念和特征、工程造价预测原理以及大数据在工程造价预测中的应用潜力的深入剖析,本文构建了一个基于大数据的工程造价预测模型。该模型通过数据收集与处理、特征选择与提取以及预测模型的构建与优化等步骤,实现对工程造价的准确预测。研究采用了多种评估指标与方法,对模型的性能进行了全面评估,并通过案例分析验证了模型的有效性和实用性。研究结果表明,基于大数据分析的工程造价预测模型能够有效提高预测精度,为工程造价决策提供有力支持。

基于BIM技术的工程造价预测与控制研究

工程造价预测与控制是建筑工程管理的重要组成部分,对于保证工程质量和效益具有重要作用。建筑信息模型(BIM)技术是近年来建筑行业发展的热点,可以实现对建筑全生命周期的数字化管理,在工程造价预测和控制方面有着广阔的应用前景。本文以BIM技术为研究对象,对其在项目成本预测和控制中的应用进行了探讨。首先,以BIM技术为基础,建立工程造价预测模型,并对其进行实证检验。结果表明,BIM技术可以有效提高工程造价预测的准确性,降低了预测误差。其次,利用BIM技术对工程造价进行实时监控和控制,能及时发现并解决项目费用超支问题,保证项目按预算完成。在实践中,BIM技术不但能更准确地对工程造价进行预测,还可以辅助工程项目管理者进行决策,实现工程造价的有效控制,最终保证工程项目的质量和效益。综上所述,基于BIM技术的工程造价预测与控制研究具有重要的理论和实践意义。

基于机器学习的交通工程材料价格预测模型

针对当前工程材料价格变化幅度大、频率高、规律性差的特点,在价格趋势的基础上,提出基于价格影响因素降维的稀疏自编码器-多层感知机交通工程材料价格预测模型,并以福建省交通造价主管部门公布的福州32.5级水泥近二十年历史价格数据为例,验证所提出算法模型的可行性。结果表明,该材料价格预测模型较其他模型而言具有更高的预测精度,能够更准确地反映材料价格变化趋势,可为工程造价主管部门的测算及预测工作提供更准确的参考。

疲劳裂纹的工程预测方法

应用腐蚀疲劳裂纹试验数据验证了文献 [1]中疲劳裂纹扩展尺寸的通用计算公式 ;建立了用三组实测数据预测疲劳裂纹扩展尺寸的实用方法 ;并将通用计算公式推广用于预测工程构件中疲劳裂纹形状的变化 。

基于Chaos和CS理论的工程投资预测方法研究

文章针对当前工程投资预测领域存在的投资目标预测方法不科学、预测方法工作量大、准确性低等问题及原因,在借鉴了国内外相关理论和方法的基础上,运用显著性投资(Cost-signifi-cant,CS)理论寻找显著性项目,简化工程投资估算的操作难度,从而解决了投资预测工作量大的问题;运用混沌理论通过使用自相关法、G-P算法、计算Lyapunov指数等方法,在大量历史时序数据基础上,建立了混沌预测模型并进行了实证验证。实证分析结果证明,混沌预测模型适合于工程投资近期预测,预测精度较高。

基于软计算的电力线路工程造价预测模型

采用软计算和数据挖掘技术来解决电力线路工程造价问题,提出了一种工程造价的智能预测模型。首先根据工程造价的专业要求对搜集的实际历史数据进行预处理,并应用包装算法优选属性使数据结构符合建模要求,然后采用基于神经网络集成的模糊系统构建工程造价的预测模型,在建模过程中,利用实验对比方法对模型参数进行了优选。最后在Matlab平台上对该模型进行了仿真,实验结果说明该模型在预测准确性及泛化能力上优于BP网络。模型对于工程建设业主方控制初期的投资规模具有一定的指导意义,也能为电力部门在历史工程的基础上形成客观全面的工程造价经验提供辅助手段。

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。

开采覆岩破坏工程地质预测的理论与实践

煤层开采造成的覆岩破坏范围和高度是水体下采煤留设防水煤岩柱和老采空区基岩稳定性评价的重要依据，本文以岩体工程地质力学为理论依据，对覆岩破坏机理和判据等进行了研究，详细分析了覆岩工程地质类型及其组合、岩体结构特征、地层倾角、地质构造、地应力、地下水及开采条件对覆岩破坏高度及发育规律的影响。文中提出了覆岩破坏预测的工程地质学方法，并给出了应用实例。

基于PCA与NARX的市政工程造价组合预测

针对工程造价影响因素多,预测困难且周期长等问题,通过将主成分分析和NARX(Non-linear Auto-Regressive with Exogenous inputs)神经网络相结合,提出一种新型基于混合算法的市政工程造价预测方法。利用主成分分析对影响市政工程造价的主要影响因素进行原始数据处理,消除其相关性,可有效降低数据冗余,也降低神经网络运算易出现局部极小点概率。以主成分分析数据作为输入,单位面积工程造价作为输出,采用贝叶斯正则化算法构建的NARX网络神经模型进行市政工程造价预测。算例结果表明,基于PCA与NARX进行市政工程造价快速、准确,证明预测有效可行。

空天飞机气动力特性的工程预测方法

本文首先叙述了在空天飞机概念研究和初步设计阶段进行气动力特性工程预测的必要性,然后介绍了美国超声速和高超声速任意物体程序(S/HABP)中的计算无粘压力的方法,重点介绍了选择方法的原则。在这基础上,介绍了一种在超声速和高超声速均一致适用的方法,它是采用 Dahlem-Buck 经验公式,并对修正牛顿公式中的修正因子 K,绐出了对飞行器各部分各不相同的计算公式。最后对今后的工作提出了建议。

飞机噪声的工程预测

本文将飞机在飞行过程中发出声辐射的动态问题,按准稳态方法分解为航迹,观察点与声源的几何关系,声源特性、大气衰减与地面效应等单元过程。并以涡扇飞机和螺旋桨飞机等计算实例,阐明飞机噪声的组成,时间历程、频谱,指向性及地面等值线等同公共噪声和声疲劳有密切关系的问题。

电网基建工程造价预测模型构建方法

本文主要探索电网基建工程造价预测模型的构建方法,运用历史项目造价数据预测未来项目造价,辅助电网基建投资精准决策、支撑投资过程精益管控与事后精准评价,助力电网企业精准投资。