道路桥梁施工管理中存在的问题及优化措施

道路桥梁在建设过程中,由于前期设计考虑不当,中期建设施工管控问题,加上过于重视经济效益,过度节约成本,这些诸多因素导致道路桥梁工程的质量问题,最后严重影响着通车运营后的行车和行人的安全,所以在桥梁建设过程中,相关人员要严格把控好桥梁的质量及人员安全,对已建成的桥梁所存在的问题,总结经验,有则改之,无则加勉。要不断地利用新技术新材料来提高道路桥梁建设的水平,增强道路桥梁工程的质量,推动道路桥梁建设行业的不断发展。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

VMC1000L立式加工中心整机结构优化与验证

该文采用有限元方法对VMC1000L立式加工中心进行静力结构分析,根据分析结论对机床的薄弱环节进行结构优化,并通过对比分析明确结构优化后的整机较优化前最大变形减少19.5%,且经抽样检测验证了结构优化方向的正确性。在实现整机结构优化的同时,为后续机型的设计和结构优化、分析验证提供了相应的理论依据和技术途径。     

大数据平台安全架构体系研究

大数据时代下,数据作为一种重要的资产,应该被予以相应的保护。而当前大数据平台时常出现数据泄露事件,极大地阻碍了大数据技术的进一步应用和发展。本文在概述当前大数据平台面临的安全挑战和安全需求的前提下,依据大数据平台技术架构体系的运行,进行大数据平台安全架构体系的整体框架设计,并就其中的安全技术部分进行重点论述。     

基于L0优化的网格曲面特征线提取算法

基于网格曲面特征线的稀疏分布,提出一种优化的特征线提取算法。对于给定的网格,在每个面上计算一个值或向量作为输入。对输入的度量建立L_0优化模型,使其在网格边上的跃变尽可能少且优化前后的变化较小。给出基于变量分裂技术与罚函数方法的交替方向优化算法,并引入一种迭代的策略提升解的稀疏性,以取得更高质量的特征线。实验结果表明,该算法能有效提取网格曲面的特征线,与Crest lines算法、变分算法等相比,提高了特征线提取的质量和带噪数据的鲁棒性。     

某机耕天桥支架设计优化与施工技术

在山海高速ZK24+272机耕天桥施工中,针对满堂支架方案进行优化设计,并从设计、施工、周转使用等方面进行比较分析,提出钢管贝雷架+脚手架和型钢少支架+脚手架方案,结果表明优化后的方案不仅结构简单、布局合理、施工方便、周转灵活,而且降低了施工成本,缩短了工期,确保工程安全如期完成。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

电力企业岗位胜任能力人才评价体系的构建

近些年来,电力企业的发展极为迅速,其中岗位人才起到了关键性的作用。为了给人才营造一个更良好的发展空间,应对电力企业岗位胜任能力人才评价体系进行不断的改进,并在实践中不断的完善其体系,重视对岗位人才能力的评价以及培养,进而为电力企业培养更多的岗位人才。