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。

基于三次回归分析的试车台基线库的建立

试车台基线是航空发动机生产商或维修企业挑选性能理想的发动机在试车台上试车所得到的性能参数的趋势线。将维修后的发动机的试车数据曲线与相应参数的基线进行对比,就可得到该发动机维修后的性能状况。因此基线在试车结果分析中起着重要的作用。目前,工程师通常是利用Excel软件对试车数据进行处理来得到基线的,这种方法效率低,精度差,且容易出错。本文利用三次回归分析法建立了发动机试车台基线的数学模型,并对该数学模型所产生的误差进行估计,提出了基线库的建立方法。通过在发动机全寿命管理系统中的应用,证明了本文所述的模型的实用性。

材料韧脆转变温度数据处理方法探讨

对韧脆转变温度曲线形状的分析和几种常见回归数学模型的比较发现 ,Boltzmann函数具有相关系数高、残差小、适应性强及参数物理意义明确的特点。

基于样本容量的浮动车数据路网覆盖能力研究

以出租车作为浮动车数据采集探测车,针对探测车在路网上行驶的不确定性,提出浮动车数据路网覆盖能力的概念,研究覆盖能力与探测车样本量之间的关系。以覆盖强度和覆盖率为指标,采用简单随机抽样方法,研究了在10种样本条件下浮动车数据路网覆盖能力的变化情况,并进行回归分析。结果表明:在不同样本容量下,浮动车数据对各等级路网的覆盖强度和覆盖率均具有相似的时变特征;各等级路网的平均覆盖强度随样本容量线性增长,增长率随道路等级下降而迅速减小,高等级道路具有更高的覆盖强度;各等级路网的覆盖率随样本容量增大呈非线性增长,高等级道路能够更快达到稳定值;用浮动车数据判别高等级道路的交通状态,可适当降低样本容量。

CFM56-7B型发动机衰退模型建立与研究

发动机从投入使用到返厂大修整体性能衰退是一个连续性过程,研究目的在于建立能精确反映该过程的模型。收集大量CFM56-7B型发动机数据,通过解码、修正、换算得到大量的发动机排气温度裕度数据点,分段拟合并比较得到最优的该型发动机衰退数学模型,并运用另一机队数据验证模型。验证表明模型能较好地反映该型发动机衰退规律,给系统工程师分析该型发动机提供了指导依据,对研究该型发动机的性能衰退过程具有实用和理论指导意义。

大化工类研究生实验设计与数据处理课程教学实践与探索

作为一门应用技术学科,《实验设计与数据处理》课程在科学研究和工程技术及生产中起着越来越重要的作用。本文结合大化工类研究生专业的特点,对《实验设计与数据处理》课程开设的必要性、课程设置阶段、课程内容、教学方法与教学手段等方面进行了探索。

测试数据处理的IGRM模型及其误差分析

针对工程测试试验中试验样本量经常不能达到数理统计方法中所规定的最低样本容量的情况,提出以回归分析模型为试验结果的主规律模型。以主规律模型的拟合结果与系统真值的偏差为对象建立系统残差模型,并将主规律模型与残差模型迭加组成试验结果的集成灰色回归模型(IGRM);同时,给出IGRM模型的建模步骤。经试验与建模验证,IGRM模型对于小样本、贫信息系统具有优异的拟合效果,拟合误差可从原模型的10%左右降到1%以下。

化工原理实验数据处理方法及误差分析

化工原理实验测量数据多,数据处理比较繁琐。文章采用模块化结构,编制了化工原理课程传热实验数据处理程序,实现了对空气热物性、传热系数、传热准则数等的计算,并进行实验数据误差分析,多元线性回归及方差分析。很大程度上减小了实验测量数据处理的工作量,提高了数据的精确度,能够起到排除主观因素影响,快捷、准确地给出实验结果,指出实验错误,强化实验教学,提高实验效果的目的。

实验数据的一元函数回归分析程序及实际应用

本文用统计数学的方法,以最小二乘法为基础,用True-BASIC语言编写了14种常用一元函数回归分析程序,用以处理化工或湿法冶金实验数据。使用时,输入实验数据,并回答了机器的提问后,将按既定的顺序用14种函数逐个对实验数据进行计算与拟合。一旦满足要求便输出相关关系式、相关系数和剩余标准离差。

化工类外国教材读者使用率的统计分析研究

通过问卷调查、日常数据统计、文献计量学等方法对化工类外国教材读者使用率进行调查研究和统计分析,了解大学师生对化工类外国教材的浏览情况、阅读情况、复印情况以及访问变化趋势,掌握化工类外国教材使用的情况、特点、变化规律和发展动态,并利用模糊综合评价法进行了综合评价,准确了解读者需求分布和读者心理,提高化工类外国教材的使用率。

活性粉末混凝土预应力叠合梁抗剪强度

将活性粉末混凝土运用于无粘结预应力混凝土叠合梁,梁中未配任何形式的箍筋。通过分析影响活性粉末混凝土无粘结预应力叠合梁抗剪强度的诸多因素,结合试验结果,选取其中最为关键的几个因素,如活性粉末混凝土与后浇混凝土的抗拉强度、截面尺寸、纵向受拉钢筋的配筋率以及有效预应力等,建立了比较符合活性粉末混凝土无粘结预应力叠合梁抗剪强度试验结果的两个公式,并将之与其他现行公式的计算结果进行了对比。结果表明,我国现有公式在计算活性粉末混凝土无粘结预应力叠合梁的抗剪承载力时是偏于保守的。

《化工数据分析与处理》课程改革的几点思考

《化工数据分析与处理》是一门涉及数学、化学、化工、新能源等多学科的基础课程,具有很强的应用性和实用性。本文从教学实际出发,对课程的定位、主讲内容以及教学过程存在的问题进行了概括和总结,并以“面向多学科、突出实用性”为导向针对存在的问题的解决方法和策略进行了探讨,提出了课程改革的建议。

基于多个隧道掘进机工程数据回归分析的滚刀磨损评价方法

为了评价不同隧道工程围岩对隧道掘进机(TBM)滚刀磨损的影响,解决滚刀磨耗难以准确预测的问题,基于北疆供水二期、吉林引松供水、陕西引汉济渭、大瑞铁路高黎贡山、深圳地铁10号线等多个隧道(洞)工程TMB滚刀磨损数据,选取岩石单轴抗压强度、岩石等效石英含量、岩石磨蚀性指标、岩体完整性指标、滚刀破岩体积磨损速率等参数进行数据回归分析。结果表明:岩石磨蚀性指标与单轴抗压强度和等效石英含量的乘积成对数函数关系,滚刀破岩体积磨损速率与岩体完整性系数和岩石磨蚀性指标的乘积成指数函数关系,滚刀刀圈寿命与岩体完整性系数和岩石磨蚀性指标的乘积成负指数函数关系。并并在此基础上,建立了岩石磨蚀性和滚刀磨损性的分级评价准则。

基于最优加权组合预测的隧道监控量测数据分析

监控量测技术可收集能反映施工过程中围岩动态的信息,据此判断围岩的稳定状态、确定二次衬砌时机及验证所选支护方式的合理性。通过对华蓥山隧道的监控量测数据分析,建立了多个回归模型进行比选,得到拟合精度较高的回归模型;基于最优加权组合预测法对拱顶沉降量进行预测,通过对比组合预测和单一预测模型的预测精度,验证了最优加权组合预测法的优越性;将最优加权组合预测的结果应用于沉降速率的分析,可以确定隧道二次衬砌的时间。研究结果表明:最优加权组合预测法在隧道监控量测数据分析中的应用,可以提高预测精度,较单一预测模型能更加有效地反映拱顶沉降的发展趋势;选取精度较高的单一预测模型进行最优加权组合预测,分析变形速率,可以为确定隧道的二次衬砌时间提供依据,具有一定的实用价值。

《化工过程分析与合成》教学内容改革与实践

《化工过程分析与合成》是化工类专业高等教育核心课程之一。然而,本课程传统教学内容陈旧,缺乏新意。鉴于此,笔者通过将化学产品工程、生命周期评价和大数据与人工智能等新知识引入本课程教学,取得了良好的教学效果,希冀能够为本课程综合改革提供借鉴。

体育教师职业认同与工作投入的相关性——以化工院校为例

为进一步促进高校化工院系教师的工作热忱,采用统计学的方法,通过调查问卷和SPSS数理统计方法,对化工院校的体育教师职业认同与工作投入之间的关系进行分析。结果表明,样本拥有较高的职业认同和工作投入;同时在不同维度中,职业认同维度在各个职业生涯阶段都存在显著性差异,对不同阶段的化工院校体育教师,需要采用不同的职业生涯规划;职业认同与工作投入之间存在相关关系,并且具有正向预测作用。

国内外工程招标、投标快速支持系统初探

本文介绍工程招标、投标快速支持系统在国内外工程招、投标的重要性，该系统的内容、功能、运行框图以及本系统的关键技术之一——函数库的建立．本文对函数库的建立从理论上进行了充分的探讨和论证．

石油天然气化工类专业教育聚合热点与分析——以2009～2018年CNKI期刊为样本的研究

从文献计量学角度出发,中国知网为检索平台,从研究现状、研究热点2个方面对石油天然气化工类专业教育相关文献进行了统计与分析,以数据可视化形式呈现石油天然气化工类专业教育研究的发展脉络,以期为今后的研究提供参考。

基于财务数据线性回归的公司发展战略定位——以安庆实华工程设计公司为例

以安庆实华工程设计公司为典型案例,分析其历年营业收入和利润情况,运用线性回归分析法构建石油消费量与营业收入之间的函数模型,可对公司未来的经营情况进行预测,对公司的未来发展进行战略定位。这一研究结论对中国其他改制型中小企业的发展具有指导和借鉴意义。

基于Hadoop和Spark的可扩展性化工类大数据分析系统设计

针对易制毒化学品数据的海量增长问题,如何对这些数据进行分析,进而为易制毒化学品交易提供参考,是当前思考的重点。对此基于易制毒化学品海量增长的数据,结合Hadoop和Spark各自的优缺点,提出一种基于Hadoop+Spark的易制毒化学品数据分析系统。为实现该系统,首先采用Hadoop+Spark的框架对系统进行搭建;将系统功能模块分为数据分析模块、ETL模块、可视化模块3个主要模块,并对上述功能模块进行详细设计与实现;提出用于易制毒化学品价格预测的保序回归模型。最后搭建集群服务器和系统运行环境,运行上述预测模型,得到价格预测的误差值较小,能较准确预测易制毒化学品价格。