北方林区公路筑路施工路基土方装车作业改革分析

林区公路施工一直存在着劳动效率低、作业工期长、毁坏林地严重等谱多问题，如何提高机械化施工水平，改革落后的作业方式是许多人共同探讨的课题。本文就路基土方装车作业方式改革进行分析。     

农田水利机械施工技术

目前我国在大型水利水电工程施工中,已基本实现了机械化施工。据有关资料介绍,大型土石坝施工机械化程度已达85％以上、大型混凝土坝施工机械化程度达90％。但在面大量广的农田水利工程中,目前基本上还是靠人海战术,施工手段是肩挑、人抬,施工工具仍是架子车和铁锨;工效低、成本高,施工质量难以保证,已不适应当前水利建设发展的需要。农田水利施工机械化已提到日事议程。 (一) 农田水利工程施工中,除通用型工程机械,如推土机、挖掘机和铲运机等外,农田水利专用施工机械,根据我国自然条件和当前水利发展的实际需要,     

深基坑锻锤基础冬期施工

在冬期施工，对于土方开挖、钢筋绑扎、人员的通行、砼的浇铸、砼的温度控制，基坑的保温等都带来一定困难，为此提出了深基坑锻锤基础才是最佳实践应用。     

他俩的行为应如何定性

[案情]2004年12月，吴某向某木业有限公司承包了53公顷的造林基地施工任务。2005年4月，吴某为争取早日完成造林地的准备工作，在未经林业主管部门批准和未取得《野外生产用火许可证》的情况下违章作业，擅自组织民工到山场点火炼山。快炼到山脚时，民工杨某自认为不会发生什么意外，便私自从山脚往里点了几把冲天火，大约燃烧7-8分钟后，由于当时风大，火被刮到炼山山场对面的山林里，引发森林火灾，过火面积63公顷，烧毁有林地面积50公顷，造成直接经济损失32万余元。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

工程建设施工阶段造价的监控和有效管理

建设工程造价的管理和控制贯穿于工程建设的全过程,对工程造价进行严格的监控和有效的管理,特别要对施工阶段的造价控制给予足够的重视,才能实现整体投资控制的目标.     

浅议施工组织设计与工程造价的关系

工程造价的高低与合理除了与预算知识有关外,很大程度上取决于施工方案的先进与否;同样,工程造价计算准确与否将直接影响施工方案的优选.通过优化施工组织设计与工程造价之间的关系,提出优化施工组织设计、合理确定工程造价的一些具体措施.     

农田水利工程质量管理措施——以石羊河流域重点治理项目为例

水利是国民经济发展的命脉,农田水利工程建设对我国农业可持续发展、乡村振兴战略实施具有极为重要的作用。因此,相关部门要重视农田水利工程质量管理,保证农田水利工程能切实发挥作用。基于此,以石羊河流域重点治理项目为例,从规划设计阶段、招标阶段、施工阶段、运行管理阶段等方面阐述农田水利工程质量管理措施。其中,施工阶段的工序质量管理是整个工程质量管理的重点。因此,以管灌工程为例,从测量、土方开挖、土方回填、管道安装与铺设、管道水压试验等方面总结施工工序质量管理措施,为其他工程建设提供经验借鉴。