简介：摘要：本文针对签派决策在航空运输领域的重要性，提出了基于数据驱动的签派决策模型，并对其进行研究与实践。首先，介绍了航空签派决策的背景和意义，以及目前常见的签派决策方法。其次，阐述了基于数据驱动的签派决策模型的设计原理和构建过程，包括数据收集、特征提取、模型训练等步骤。然后，通过实际案例分析，验证了该模型的有效性和实用性。最后，总结了研究结果并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：本文针对新能源发电接入下的储能系统优化问题，提出了一种双层优化模型。该模型考虑了新能源发电规模、储能容量和调度策略的最优组合，以及能源供需关系和电网负荷等因素。通过运用优化算法求解最佳调度策略，实现对新能源发电的高效利用和能源供应的稳定性。实验结果显示，该模型能有效提升能源利用效率和电网运行效益，在新能源发电接入中具有广泛应用价值。

简介：摘要：目前，我国的地铁工程建设有了很大进展，接触网建设越来越完善。接触线的异常磨耗会影响弓网关系，降低受电弓取流质量，缩短接触线的使用寿命，对安全运营也有一定的影响。本文首先研究环境温度对材料弹性模量的影响，其次探讨修订维修规程，最后就地铁刚性接触网锚段健康评价模型进行研究，从而可以有效识别出接触网参数缺陷，提高维保效率和降低劳动成本。

简介：摘要：在制药企业中，药品生产过程中存在的问题是评价其质量体系是否健全的关键。在执法过程中，药品监管部门可以根据产品缺陷的严重性来判定企业的质量风险控制水平，并对其进行整改，罚款，停产，吊销许可证等。随着行业规范的不断加强，企业每年都要花费巨大的人力和资源来对产品进行修复。对企业进行有效的整改，不但可以降低生产成本，还可以减少产品的质量风险，还可以有效地避免药品管理的风险。

简介：摘要：随着科技的发展和互联网的普及，大数据技术已经成为了企业和组织在市场竞争中的重要工具。在大数据环境下，加油气站面临着巨大的市场压力和竞争挑战，需要通过精准营销来提高客户满意度和忠诚度，提升市场份额和盈利能力。然而，传统的营销方式往往缺乏对客户需求的精准把握和个性化策略的制定，导致营销效果不佳和资源浪费。因此，构建一个基于大数据的加油气站精准营销模型具有重要的现实意义和应用价值。

简介：摘要：焊接结构在轨道车辆制造中占据重要地位，其应用广泛而深入。焊接制造的每一个环节，均蕴含着众多的决策要点，这些决策过程具有跨学科的复杂性、多阶段的交互性以及数据的高度融合性。人为决策的不确定性和可变性，不仅导致了大量重复性工作的出现，更可能引发任务执行的混乱和错误，形成信息孤岛，影响整体生产流程的顺畅进行，提出了将信息技术与智能技术深度融合的策略，旨在对传统焊接制造技术进行革新。

简介：摘要：本文旨在探讨快速成形技术在模型泵制造中的应用，通过深入分析其技术原理、优势以及在模型泵设计、制造、测试等环节的具体应用，提出快速成形技术为模型泵制造业带来的革新和潜力。本文还讨论了快速成形技术在未来模型泵制造中的发展趋势和挑战。

简介：摘要：为增强建筑综合能源系统中能源供给侧与需求侧的联系，提高系统的灵活性，实现建筑综合能源系统的节能减排。建模和仿真是将真实系统及其物理性质抽象化为适当的数学形式，并采用数学方法求解以模拟真实系统行为或性能的过程。为综合能源系统在各时间尺度的物理过程建立恰当的数学模型并进行仿真验证，是分析系统运行规律、优化运行策略以及评估运行性能的基础。本文介绍了需求响应技术相关的理论基础，将其分为了价格型需求响应和激励性需求响应，然后建立了相关的数学模型。

简介：摘要：建筑工程造价预测模型及其应用实践探索。本文以建筑工程造价预测为研究对象，结合模型构建和应用实践，探讨了如何有效预测建筑工程造价，提高预算准确性和成本控制效果。通过分析建筑工程造价预测的重要性和挑战，介绍了常用的预测模型和方法，并结合实际案例进行探讨和评估。

简介：摘要：FMEA技术的核心之一是准确识别工艺过程中的潜在失效模式，通过识别出的潜在失效模式进行质量风险预防和改进。本课题以卷接工序为研究对象，运用物-场模型来分解和划分工序最小功能模块，并通过最小技术系统的功能模块之间的作用关系来识别潜在失效模式，实现FMEA技术推广应用效果的可靠性，为卷烟制造高质量发展奠定风险预防基础。

简介：摘要：近年来，随着全球能源市场的快速发展和能源结构的深度调整，天然气作为一种清洁、高效的能源，其市场地位日益凸显。然而，天然气价格的波动性、定价机制的不透明性以及政策法规与市场自由化的冲突等问题，对市场稳定性和参与者利益构成了挑战。因此，探讨和优化天然气价格策略与定价模型，对于促进市场健康发展、保障能源安全以及实现可持续发展目标具有重要意义。

简介：摘要：本研究旨在探究铁路工程材料成本波动中的价差系数，采用时间序列分析技术构建模型，分析材料成本预测的精确性。通过深入理解价差系数的含义，结合时间序列的核心原理，本文提出了一个结构清晰的预测模型。模型建立后，针对性地选用了适宜方法进行验证。实证分析中，ARMA组合模型应用于价差系数的预测，显示出良好的预测能力，将为铁路工程材料成本管理与风险规避提供科学依据。

简介：摘要：本文研究了林业种植结构调整与林木优化配置模型，旨在优化林业资源配置，提高林木产量和经济效益。本文对当前林业种植结构存在的问题进行了分析，包括种植结构单一、林木品种配置不合理等，提出了一种林业种植结构调整与林木优化配置模型，该模型综合考虑了土地资源、气候条件、市场需求等因素，通过数学建模和优化算法确定最优的林木配置方案。随后，通过案例分析验证了该模型的有效性和可行性。研究结果表明，通过合理调整林业种植结构和优化林木配置，可以实现林木产量的提高和经济效益的最大化。最后，总结了研究结果，并提出了未来进一步研究的方向和建议。

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简介：摘要：建立一种操作简单、诱导成功率高且稳定性好的斑马鱼炎症性肠病模型。选取35条野生型斑马鱼随机分7组，空白组不做任何处理，其余6组采用 20、40、80、160、320 mM TNBS肛门注射8 h诱导斑马鱼炎症性肠病模型；采用 ELISA 试剂盒检测肿瘤坏死因子-（TNF-）含量作为评价指标。结果显示，320 mM出现大量死亡；160 mM TNBS TNF-含量最高。160 mM TNBS肛门注射8 h成功建立了斑马鱼炎症性肠病模型，可为后期相关研究提供可靠动物模型。

简介：摘要：烟草机械作为烟草生产的关键设备，其维护与故障预测对保障生产效率和产品质量至关重要。本文旨在建立一种基于数据驱动的烟草机械维护与故障预测模型，通过分析历史数据，实现对机械故障的早期识别和预防。研究采用机器学习算法，对设备运行数据进行深入分析，构建预测模型，并在实际生产中进行了验证。结果表明，该模型能有效提高故障预测的准确率，减少维护成本，对烟草行业的可持续发展具有重要意义。

简介：摘要:铁路运输作为国民经济的大动脉，其运行安全至关重要。面对日益增长的列车流量和复杂运营环境，传统的故障诊断方法已难以满足高效、准确的要求。本研究旨在探索一种基于统计学习的铁路故障诊断新模型，以提升故障检测的精度和效率。统计学习，作为一种强大的数据驱动方法，具备从大量复杂数据中挖掘潜在规律的能力。本文首先综述了铁路故障诊断技术的现状和发展趋势，分析了传统方法的局限性，特别是面对海量列车运行数据时的处理瓶颈。接着，我们详细介绍了统计学习的基本原理和关键算法，包括支持向量机、决策树和随机森林等，这些工具在模式识别和预测分析中表现出了卓越性能。在实际应用中，我们构建了一套基于统计学习的铁路故障诊断系统。该系统通过收集和整理列车运行数据，利用预处理技术清洗和标准化数据，然后应用选择的统计学习模型进行故障特征提取和分类。我们选取了典型的铁路故障案例进行模型训练和验证，结果显示，新模型在故障识别准确率、实时性和鲁棒性方面均优于传统方法。通过对诊断结果的深入分析，我们发现统计学习模型能够有效捕捉故障模式的复杂性，提高了故障诊断的智能化水平。此外，我们还探讨了模型的局限性以及未来可能的改进方向，包括集成学习的运用、模型解释性的增强和数据驱动决策的扩展。综上所述，基于统计学习的铁路故障诊断模型展现出显著优势，为铁路运输的安全保障提供了新的技术支撑。未来，随着大数据和人工智能技术的进一步发展，我们期待这种模型能够更加广泛地应用于铁路运营维护，为铁路运输的持续安全做出更大贡献。

简介：摘要：本论文主要研究停车位容量可变时的联合收费定价模型。并且对收费模型进行算例分析验证，再将变量赋初值，进行长期运营下最佳定价模型的计算示例分析。在同等的条件下，最优收费定价模型的社会剩余比次优收费定价模型的社会剩余大，但最优收费模型的价格比次优收费模型的价格高。

简介：摘要：为了探讨建筑工程管理中的质量管理模型，本文采用文献综述方法，分析了当前常用质量管理模型及其局限性，并提出了一种综合性质量管理模型。结果表明，传统模型在应对复杂多变的项目需求时存在局限性。综合性质量管理模型在结合了传统模型的优点基础上，强调了质量管理的全面性与系统性，有望应对现代建筑工程的挑战。该模型提供了新的思路与方法，并通过合理的实施策略和评估机制，预期能有效提升建筑工程质量，推动行业持续健康发展。