基于时空图卷积网络的输电线路覆冰预测

针对已有的输电线路覆冰预测模型鲜有考虑覆冰过程中的空间特征信息,从而导致预测精度欠佳的问题,本文从时空序列预测的角度建立输电线路覆冰方面的预测体系,采用图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)构建输电线路覆冰预测模型,基于图神经网络设计对输电线路覆冰拉力的图数据进行深度特征学习与图特征向量表示,以更好地提取电网塔杆覆冰拉力值的时空分布特征,从而准确预测未来的拉力值。基于南方电网的真实实验数据,设计一套可靠的数据预处理流程,将电网覆冰拉力数据转化为可以深度学习的时空序列大数据进行训练和验证。实验结果表明,本文提出的模型较已有的主流覆冰预测模型具有更加优异和稳定的预测结果,能够为输电线路及时除冰工作提供决策参考。     

浅议工程项目安全管理与安全控制

安全管理贯穿于项目的整个始末,这是一个很重要的工作,随着社会化大生产的不断发展,劳动者在生产经营活动中的地位不断提高,安全问题也越来越受到政府及公众的重视.在建筑过程中,如何提高安全生产工作和文明施工的管理工作,实现安全生产的标准化、规范化,预防伤亡事故的发生,确保职工的安全与身体健康,是每个施工企业及项目第一负责人日常管理工作的重中之中和首要职责.