落潮歷時出處

1 預測高速公路建設項目最終的預算和時間 摘 要 目的——本文的目的是開發(fā)模型來預測公路建設項目施工階段最后的預算和持續(xù)的 時間。 設計——測算收集告訴公路建設項目， 在發(fā)展預測模型之前找出影響項目最終的預算 和時間，研究內容是基于人工神經網絡 (ANN)的原理。與預測結果提出的方法進行比較 , 其精度從當前方法基于掙值。 結果——根據影響因素最后提出了預算和時間， 基于人工神經網絡的應用原理方法獲 得的預測結果比當前基于掙值法得到的結果更準確和穩(wěn)定。 研究局限性 /意義——因素影響最終的預算和時間可能不同 ,如果應用于其他國家 ,由 于該項目數據收集的都是泰國的預測模型 ,因此 ,必須重新考慮更好的結果。 實際意義——這項研究為用于高速公路建設項目經理來預測項目最終的預算和時間 提供了一個有用的工具，可為結果提供早期預算和進度延誤的警告。 創(chuàng)意 /價值—— 用 ANN模型來預測最后的預

基于級數理論,通過建立調洪演算數學模型,提出一種水庫固定歷時削峰方法,并通過實際算例進行驗證。結果表明:水庫可以在固定歷時攔蓄洪水并及時下泄,經水庫調蓄后洪峰被削減,洪水過程線更加平穩(wěn),下泄水量滿足下游河道安全要求。該方法不僅為水庫調洪演算提供了新的思路,也為水庫的防汛調度相關問題提供一種可行簡便的解決途徑。