地下水位预测的神经网络代码比较LSTM、CNN和NARX

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

漫谈递归神经网络：RNN与LSTM 递归神经网络 (RNN) 是一种专门处理序列数据的神经网络，它能够捕捉时间序列信息，在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，难以学习到长距离依赖关系。为了克服这些问题，长短期记忆网络 (LSTM) 应运而生。LSTM 通过引入门控机制，可以选择性地记忆和遗忘信息，从而有效地捕捉长距离依赖关系。 RNN：捕捉序列信息的利器 RNN 的核心在于其循环结构，允许信息在网络中传递和积累。每个时间步，RNN 接收当前输入和前一时刻的隐藏状态，并输出新的隐藏状态和预测结果。这种循环结构使得 RNN 能够学习到序列数据中

为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系，本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法，对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异，定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示，所有地下水样品的pH值均在7.1～8之间，属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加，地下水的总溶解固体（TDS）逐渐升高，而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究

煤炭资源开采过程中，地下水资源受到严重破坏，是煤炭绿色开采中的难题。煤矿地下水库的建设有效保护了矿井水资源，并提升了水资源的循环利用率。为了揭示煤矿地下水库水体净化的机理，对神东大柳塔煤矿地下水库进出水样水质指标进行了测定。运用相关性分析、主成分分析等统计方法，结合舒卡列夫分类、Piper三线图等水化学分析方法及离子比值法，分析了地下水库水体的水化学特性及其形成机制。研究结果显示，煤矿地下水库表现出显著的自净化效果，出水中固体悬浮物、浊度、电导率和溶解性总固体等指标显著降低，化学需氧量、Fe3+、Mn2+的去除率分别可达到42%、89%和94%。水化学类型由进水的Ca2+·Na+ - Cl-·

提供了用于热化学储能系统的神经网络 MATLAB 代码，该代码结合了神经网络自回归外生输入 (NARX) 模型和受物理启发的误差计算。该存储库包含四个代码文件： PINN_TCES.m：主脚本 plot_best_worst.m：绘图功能 computePHYLOSS.m：物理误差的损失函数计算 computeJPHY.m：物理误差雅可比行列式的计算 默认情况下，MATLAB 神经网络工具箱的训练脚本位于 c:/Program Files/MATLAB/ ' version ' /toolbox/nnet/nntrain。建议创建该文件夹的副本，因为需要对其进行修改。此外，请将复制文件夹的

利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。