随着电力系统规模的不断扩大和运行复杂性的增加，电力系统的可靠性和安全性对故障诊断与预测技术提出了更高的要求。本文针对电力系统中的故障诊断问题，研究了多种智能预测算法在电力系统中的应用，包括人工神经网络、支持向量机、遗传算法和模糊理论等。首先，对电力系统故障诊断技术进行了概述，分析了传统故障诊断技术以及现代故障诊断技术的发展趋势。然后，对智能预测算法进行了简介，并阐述了各种算法在电力系统故障诊断中的应用现状。接着，本文提出了一种基于混合智能预测算法的电力系统故障诊断方法，通过实验验证了该方法的有效性。最后，对本文的研究进行了总结，并展望了未来的研究方向。

结构损伤诊断是完成结构损伤识别、定位、标定和评价等内容。本文以航空发动机某关键部件为研究对象，首先，对航空发动机关键部件进行有限元建模分析，并根据所构建的模型，模拟健康和损伤两种状态，选取频率、振型、频率和振型相结合等三种指标参数，采用ANSYS仿真分析与BP神经网络方法，对所研究的模态分析方法进行验证分析，结果表明，该方法能够有效实现对航空发动机关键部件损伤诊断的效能，同时，依据振型和频率相结合的指标参数完成预测所得到的效果最优。

将现代信息技术应用到水文水资源领域可以提高水环境保护能力和防汛抗旱能力，各项信息技术都能够进行实时监测与获取，在了解水资源环境实际情况的基础上制定完善策略。信息技术的应用推动了各行各业的进一步发展，为了提高水文水资源的信息化建设水平，则需要了解各项信息技术的特点以及在水文事业中的应用效果，根据工作开展的实际需要实现技术的合理选择，为水文水资源管理工作的开展提供技术支撑。