关于木塑建筑模板力学性能与经济性的研究

为了探究我国木塑复合材料在进行建筑项目模板中的实际应用问题,首先对具体的木塑模板分别进行了材料力学方面的统计计算以及相关模拟分析,经过对比分析结果可以得出相关结论;其次是对实芯木塑模板进行了经济学分析研究。经过大量分析表明,木塑模板可以良好地满足我国建筑工程正常使用的要求标准,并且其经济性能更加优良,性价比更高,可以更好地适应今后新型建筑工程模板体系的发展目标和方向。     

基于长短期神经网络的遥测参数趋势预测

时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。传统的时间序列预测主要依靠基于模型的方法，比如季节性差分整合移动平均自回归模型（SARIMA）和指数平滑法（EXP）等。此类方法的参数选择严重依赖于专家经验，适用性并不广泛。针对周期性遥测参数，采用长短期记忆网络（LSTM），学习长时序依赖关系并给出多步预测值。试验通过将预测问题转化为监督学习问题建立半实时仿真环境，并重点研究了观测窗口、预测窗口、网络结构等对性能指标的影响。对比LSTM、SARIMA、EXP，结果表明LSTM具备优异的线性拟合能力和良好的非线性关系映射能力。LSTM预测方法摆脱了传统方法受制于专家经验和模型精度低等问题，为开展实时遥测参数预测奠定了基础。