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：分析短时交通流预测的意义，对国内外的研究方法和主要成果进行详细的阐述、分析、归类，主要包括基于传统统计分析的预测模型、非参数回归预测模型、基于非线性理论的预测模型、智能预测模型等4种单一预测模型和组合预测模型，对各类模型复杂性、精度、适用性进行逐一分析。短时交通流预测研究领域在未来一段时间内发展趋势是数据来源多样化、混沌理论和深度学习深度发展，组合预测模型多样化，预测精度不断提高。

简介：

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。

简介：

简介：摘要：手机产业一直被视为是国民经济的产业，在经济发展的过程中也起到了非常重要的作用。近年来，我国的手机行业伴随市场高速发展的步伐而快速增长，行业规模不断扩张，因此针对我国的电子产品（手机）这一行业都一直存在着其销售量无法与生产量相匹配的问题，产量过剩会导致产品积压；产量不足会影响收入，故对手机的销量预测是非常重要的。“手机销量预测”数学模型是先来计算总销量或总订单量的模型，进而在来预测各周的手机销售量和订单量。

简介：摘要高强混凝土具有水灰比低、强度好、密实性强等特点，使得高强混凝土的早龄期收缩徐变发展速度快，最终的收缩和徐变应变值却较低，且其强度发展规律也有别于普通混凝土的强度变化。目前国内外已有的混凝土收缩徐变的预测模型，均是基于普通混凝土的试验资料经过统计回归得到的，直接应用于高强混凝土是不合适的。本次研究针对高强混凝土进行试验得到相关参数后，引入强度修正因子对ACI209预测模型进行修正，得出适合于高强混凝土收缩徐变的预测模型。

简介：摘要作为中国东北地区的老工业基地，辽宁省的能源消耗较多，导致由能源消费产生的碳排放量也比较大，因而辽宁省能否实现碳排放达峰对实现中国整体碳排放达峰，实现美丽中国的目标具有重要意义。基于目前的研究现状，本文从规模因素、结构因素、技术因素三个方面选取8个指标，对于可能影响辽宁省碳排放的因素给予较全面的分析和评估，基于扩展的STIRPAT模型对其碳排放进行预测研究，最后通过模型求解和预测对结论进行分析，给出一些合理性的建议。

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：【摘要】 随着当前社会经济高速发展和我国民航领域的技术革新，航班运输量迅猛增长。特别在我国的一些大型城市，空中航路拥堵的现象越来越频繁。对航班的正常性、安全性都产生了较大的影响。迫切需要快速、全面了解交通拥堵风险，并研究预测的方法，使得能够有预见性的解决主干航路的拥堵问题。本文针对我国主干航路的拥堵现状，给出了基于证据理论的主干航路拥堵预测方法，建立起一个能有效预测主干航路拥堵的预测算法，通过对算例的计算与分析，证明了预测方法的可行性和有效性。

简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘要：众所周知，点击率预测模型在当今社会十分流行。在线广告中，点击率 (CTR)是评估广告效果的重要指标，随着机器学习技术的不断发展，通过机器学习方法构建自动广告，点击预测系统也变得越来越普及。 我收集了艾维邑动公司一段时间内的广告点击数据，利用机器学习方法训练 CTR预估模型，完成相应的数据分析报告。

简介：摘要：目的：应用经典和神经网络预测模型进行卷烟销售预测分析，为卷烟销售营销方案优化和市场品类规划工作提供科学依据。方法：销售数据是一类时间序列数据，利用TL市烟草专卖局从2019年1月至2022年12月期间不同品类卷烟的月销售数据，作为原始的时间序列，确定研究方法和评价指标，构建不同的模型预测卷烟销售，通过比较不同模型的性能和预测结果，进而选择最优模型。结果：从实验结果可以看出，基于Bidirectional LSTM的预测模型能较好地拟合预测TL市烟草销售数据在时间序列上的变动趋势，有着更好的预测精度。使用性能最优的模型进行卷烟销售预测，利用算法总结出商品销售的规律性，能够为年度销售计划的制定提供数据支撑。下一步，将通过优化数据集及进行模型性能调优，使预测精度提高。

简介：摘要：本文针对内蒙古珠江投资有限公司青春塔煤矿的顶板水害问题，展开深入研究，通过构建一套高效准确的顶板水害预测模型，并提出相应的防治策略。通过综合运用地质数据分析、数学建模及现代信息技术，本研究力图实现对顶板水害的早期预警与有效控制，以保障矿井安全生产，减少经济损失，促进矿区可持续发展。

简介：摘要：本文深入研究了垃圾填埋场稳定化过程及其影响因素，并构建了相应的评价及预测模型。通过对填埋场稳定化机理的分析，识别了关键影响因素，包括垃圾成分、填埋方式、环境因素和人为管理等。在此基础上，利用合适的数学建模方法，构建了能够反映稳定化过程和预测未来趋势的模型。该模型可为填埋场的科学管理和环境风险控制提供理论支持。通过实际应用和效果分析，验证了模型的准确性和有效性。本文的研究为垃圾填埋场的优化管理提供了新的思路和方法，有助于推动城市固体废弃物处理的可持续发展。

简介：摘要：机械密封在工程实践中扮演着重要角色，但其失效常常会导致设备停机和安全隐患。本文通过综合考虑材料特性、工作环境、运行参数等因素，构建了机械密封失效机理与寿命预测模型。分析了机械密封失效的多种原因，包括摩擦磨损、腐蚀、疲劳等，以及这些因素对密封性能的影响。提出了一种基于机械密封工作条件和材料特性的寿命预测方法，采用数值模拟和实验验证相结合的方式，提高了模型的准确性和可靠性。通过案例分析和对比实验验证了所提模型的有效性和实用性，为机械密封的设计、选择和维护提供了理论指导和技术支持。

简介：摘要

简介：摘要：石油化工领域中汽油销量的预测影响着管理者关于销售计划制定、资源调度等重要决策。为了得到更为有效的预测数据，我们构建了基于统计学的SARIMA模型和基于机器学习的LSTM模型并进行了预测结果的对比，发现SARIMA、 LSTM的MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为1.137、2.750、1.658、0.051和0.654、0.869、0.932、0.030，LSTM的预测效果更优异。

简介：摘要：近年来，随着城市燃气企业的不断亏损，大手大脚的去实现智能化、数字化燃气已不可能，开源节流成为了燃气企业的主流经营思想。本文通过分析当下经营的主要矛盾，分析出现亏损的主要原因，提出气量预测模型的建立可以成为企业实现智能化、数字化转型的新思路并且可以极大程度的利用现有管理平台节约投资。同时提出了物理模型、3层软件模型的架构，实现了运用。实践表明，该预测模型效果良好，可有效改善气量成本。

简介：摘要:随着城市交通的快速发展，交通工程领域对于数据挖掘和预测模型的研究变得尤为重要。本研究旨在通过深入挖掘交通数据，构建高效的预测模型，为交通工程的规划和管理提供科学依据。通过采集大量实时交通数据，运用数据挖掘技术，深入分析交通流、拥堵状况等关键信息，揭示交通系统的内在规律。借助先进的预测模型，结合历史数据和实时变化趋势，精准预测未来交通状态。研究发现，通过数据挖掘与预测模型的有机结合，不仅能够提高交通运行的效率，减缓交通拥堵，还为城市交通工程的智能化和可持续发展提供了新思路。