简介:摘要:本研究致力于探讨机器学习在建筑工程成本估算中的应用,并以实际案例为基础进行深入分析。在模型选择与建立阶段,我们考察了多种机器学习模型,以提高成本估算的准确性。通过数据预处理与特征选择,我们优化了模型的输入,增强了模型的稳健性。在模型训练与优化中,我们通过历史数据训练模型,并采用交叉验证等手段进行优化,以确保模型的性能达到最佳。通过实际案例的应用,我们发现机器学习模型在成本估算与控制中表现出色,相比传统方法更为灵活和准确。然而,我们也认识到机器学习在建筑工程领域仍需面对数据隐私和解释性等挑战。本研究为建筑工程成本管理提供了新的思路,为未来推动机器学习在建筑工程领域的广泛应用指明了方向。
简介:摘要:随着电力系统的规模和复杂性不断增加,电能质量控制成为了一个重要的挑战。电能质量作为电力系统运行安全和可靠性的重要指标,受到了广泛关注。电能质量问题包括电压波动、频率偏差、谐波、闪变等。传统的电能质量控制方法通常基于物理建模和规则设定,但由于电力系统的复杂性和时变性,这些方法存在一定的限制。近年来,机器学习方法作为一种强大的数据分析工具,被广泛应用于电力系统领域。通过对电气工程自动化中机器学习方法在电能质量控制中的应用进行分析和总结,展示了这种方法在提高电能质量控制效果方面的潜力。基于此,本篇文章对电气工程自动化中的机器学习方法在电能质量控制中的应用进行研究,以供参考。