简介：摘要：本研究致力于构建一种基于风险管理的工程造价预测模型，旨在提高工程项目的成本控制和管理效率。通过综合考虑项目风险因素及其对造价的影响，构建了一套全面有效的预测框架。该模型利用历史数据和风险评估结果，结合相关算法和统计方法，对工程项目造价进行精准预测。研究结果表明，该模型能够有效识别和评估风险，提高造价预测的准确性和可靠性，为工程项目的决策提供了重要支持。

简介：【摘要】 目的 探讨全身麻醉患者复苏延迟危险因素，用列线图可视化构建预测模型。方法 选择浙江某三甲医院复苏室收治1201例全麻患者，按8:2的比例随机分为训练组和验证组。采用单因素分析、Logistic回归分析筛选出全麻患者复苏延迟独立危险因素，根据Logistic回归结果构建模型，采用列线图可视化展示结果。采用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下面积检验模型的预测效果，采用验证组数据进行验证。结果 患者年龄≥66岁，普胸外科手术、神经外科手术，麻醉时间≥120分钟为全麻患者复苏延迟独立危险因素。风险预测模型准确值为92.3%，霍斯默-莱梅肖检验P=0.783，受试者操作特征曲线下面积为0.835（95%CI：0.792-0.878）。验证组检验受试者操作特征曲线下面积为0.821（95%CI：0.737-0.909）。结论 本研究构建的预判模型的灵敏度与特异性表现良好，有助于预测全麻患者苏醒延迟的发生，为临床护理干预措施的制定与实施提供参考。

简介：

简介：【摘要】目的：分析肝内外胆管结石术后延迟性肠麻痹的发生风险，并基于此构建风险预测模型。方法：以2020年4月至2022年5月于我院行肝内外胆管结石术治疗患者，共计80例，回顾性分析其病例资料，通过使用单因素分析和多因素logistic回归分析来筛选出影响肝内外胆管结石术后发生延迟性肠麻痹的独立危险因素，并基于这些独立危险因素建立一个风险预测模型。结果：年龄60岁以上、手术时长超5h、术中出血量≥500ml是术后发生延迟性肠麻痹单因素风险的独立危险因素（P＜0.05）。纳入logistic回归分析后，得出以上因素是术后延迟性肠麻痹的独立因素。结论：构建的风险预测模型具有较高的可靠性和可行性，可为临床提供准确、可靠的肝内外胆管结石术后延迟性肠麻痹预测指标，为早期预防和治疗 延迟性肠麻痹提供科学依据。

简介：

简介：摘要：滑坡位移具有时滞性及非线性等特点，准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据，本文以树坪滑坡为例，提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先，利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移；其次，利用四次多项式对趋势项位移进行预测，针对周期项位移，利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析，确定时滞时间及影响程度，建立考虑时滞效应的BP位移预测模型，并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度，利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值；最后，将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明，考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移，该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。

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】目的：探讨精神科老年住院患者噎食的影响因素及风险预测模型的构建。方法：选择2022年1月-2022年12月精神科老年住院患者180例为对象，采用噎食风险评估量表评估噎食风险，根据评估结果分为发生组和未发生组。查阅两组资料，对患者噎食发生的影响因素进行单因素和多因素分析；以R软件构建精神科老年住院患者噎食的列线图模型；绘制ROC曲线，分析构建的预测模型效能（灵敏度与特异度）。结果：180例精神科老年患者发生噎食61例（33.89%），单因素及多因素Logistic回归结果表明，SDS、SAS、吞咽功能分级、咀嚼功能评分、衰弱状态及日常生活能力是精神科老年住院患者噎食发生的独立危险因素（P<0.05）；成功构建风险预测模型，ROC曲线研究显示，构建的列线图预测模型校准曲线斜率较高（接近1），曲线面积为0.817（95%CI为0.759-0.871）；霍斯莫-莱梅肖（H-L）拟合χ =1.334，P=0.323。结论：精神科老年住院患者噎食患者占比较高，常受到SDS、SAS、吞咽功能分级、咀嚼功能评分、衰弱状态及日常生活能力等因素的影响，基于多因素结果成功构建预测模型，具有较高的灵敏度和特异度。

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：本文研究了基于机器学习的工程成本预测模型。首先，介绍了工程成本预测在工程领域的重要性以及传统预测方法的局限性，强调了机器学习技术在该领域的潜在优势。接着，详细阐述了机器学习的理论基础，包括基本概念和常用算法，并分析了这些算法在工程成本预测中的适用性。随后，构建了基于选定算法的工程成本预测模型，并介绍了数据收集与处理、模型选择与构建的过程。在模型训练与优化阶段，通过训练数据集对模型进行训练，并采用多种方法对模型进行优化以提高预测精度。最后，通过实验设计与实施，展示了模型在预测工程成本方面的性能，并与传统方法进行了对比。研究结果表明，基于机器学习的工程成本预测模型具有较高的预测精度和泛化能力，为实际工程成本预测提供了一种新的有效方法。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：【摘要】目的：开展缺血性卒中迟发癫痫的研究并构建预测模型，并评判其预测效能。 方法：开展横断面调查，构建专项优化预测模型；将预测模型转换为可视化的优化评分量表，从而量化缺血性卒中继发癫痫的概率；再以现行的预测模型为参照，探寻优化评分对于缺血性卒中继发癫痫的评判效能。 结果：经过样本量计算和充分纳入-排除标准，连续选取202例缺血性卒中患者作为本次横断面研究的模型组样本，累计22例迟发癫痫、180例未继发任何类型癫痫，时间跨度为2021年02月至2022年09月。结论：本研究为缺血性卒中患者构建专项迟发癫痫的预测模型，并转化为易于临床使用的优化评分，其评判效能可靠。

简介：摘要

简介：摘要：

简介：  摘要：注塑模具作为塑料制品工业化生产的核心装备，其内在性能、结构设计以及制造质量均对最终产品的精度、外观质量、生产效率以及生产成本产生直接且深远的影响。在注塑成型过程中，模具需要经受住高温、高压以及机械磨损等多种极端工况的考验，同时，由于塑料熔体的流动特性以及模具冷却系统的效果，都会对模具的实际工作状态和使用寿命产生显著影响。本文旨在分析注塑模具失效的原因，并建立寿命预测模型，以优化模具设计，提高生产效益。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑工程成本预测模型及其应用案例分析。通过介绍成本预测的重要性和现有模型，结合实际案例，分析建筑工程成本预测模型的应用实践，为建筑行业的成本管理提供参考和启示。

简介：摘要：本文旨在探讨工程项目成本控制和成本预测模型的构建与优化策略。阐述了工程成本控制的重要性，分析了影响工程成本的主要因素；介绍了常用的成本预测模型，如回归分析模型、神经网络模型等，并探讨了这些模型的优缺点。提出了基于大数据和机器学习技术的成本预测模型优化方法，旨在提高模型的准确性和适用性；通过案例分析，验证了所提出方法的有效性。