危险性预测

通过对活动构造、最大主应力、瓦斯压力和瓦斯含量等关键因素进行统计分析，建立了煤与瓦斯突出预测的模式识别准则和模型。利用模式识别方法，实现了煤层突出危险性的分单元概率预测，并据此划分出突出危险区、威胁区和安全区。这种方法有效克服了单一指标预测结果的不确定性，实现了多指标定量化预测，从而提高了预测结果的可靠性。

基于决策树算法的滑坡危险性区划评价其实挺有意思的，尤其是在像浙江庆元县这样的地方，应用起来效果不错。通过收集数字高程、坡度、地质图等数据，结合决策树算法进行数据挖掘，不仅能得到精确的滑坡危险性区划，还能快速地预测灾害区域。如果你从事类似的地理信息工作，真的可以参考一下这种方法。通过决策树的归纳能力，你可以快速得到危险性评估，而且结果也蛮贴近实际的。 如果你有兴趣深入了策树技术，像《数据挖掘决策树》和《活动的多样性-决策树技术》这样的文章也有参考价值，它们对你理策树的工作原理会有大。另外，如果你正好在做数据挖掘课程设计，别忘了查查《数据挖掘课程设计中决策树算法的应用》，对你应用决策树实际问题会大

埋深和瓦斯含量的回归挺实用的，尤其是对还没正式投产的矿井来说。马依西一井的瓦斯资料不多，能从地勘时期采到的煤芯数据里挖出这么多信息，得还蛮细致。 朗格缪尔公式算压力这部分也比较有意思，不是常规的那种计算方式，适合想了解瓦斯赋存规律的你拿来参考。哦对，还有结合综合指标法做突出危险性评估，思路比较清晰，代码你也能用得上。 顺手整理了一些相关资料，像是基于数据挖掘的安全评估、突出模拟实验还有主控因素，配套资源还挺全。链接都在下面，感兴趣的你可以点进去看看。 如果你最近在搞矿井安全建模、想瓦斯压力或做回归预测，这篇文章和这些资源可以给你不少灵感。

摘要：基于国内外研究的基础并结合试验统计分析，并建立和改进陆上长输石油管道泄漏池火灾害定量分析模型，对石油管道泄漏形成的池火火灾的一些基本属性，如危害，危害强度以及危害机理进行研究，为陆上长输石油管道风险评估，风险管理，管道维护以及灾害发生后的危害后果评估提供方法支持。

如果你正在研究煤体冲击倾向性，尤其是在利用遗传算法优化 BP 神经网络来数据时，这个研究可以为你不少启发。研究通过大量实验数据，运用了遗传算法优化的 BP 神经网络方法来确定不同冲击倾向性指标的权重系数。并且通过专家打分法进一步修正，最终形成了一个可靠的模糊综合评价体系。这种方法结合了数学模型与专家知识，比较适合那些需要高准确度预测的领域。实际测试表明，基于这种优化的网络模型，结果的可信性高。是如果你需要考虑多指标的加权评估，采用类似的方法会有意想不到的效果。

北京航空航天大学于 2017 年在 TIP2017 上发表的论文《学习使用 HEVC 特征检测视频显著性》开源代码。通过对眼动跟踪数据库的分析，提出了基于 HEVC 特征的视频显著性模型，包括分割深度、比特分配和运动矢量特征。

YOLO 的可解释性文章还挺实用的，尤其是对做目标检测又想搞清楚模型“为啥这么想”的人来说，蛮值得一读的。里面讲了不少提升 YOLO 预测透明度的方法，比如预测框可视化、置信度、还有用类激活映射（CAM）来找模型关注的区域。代码不复杂，能直接跑通，适合一边看一边动手调。你如果也觉得“模型是黑箱”这事挺烦人的，那不妨看看这篇，搞不好就能解开几个疑惑。

电力负荷预测综述####一、绪论##### 1.1电力负荷预测研究意义电力负荷预测对电力系统规划和运营管理至关重要。它通过预测未来电力需求，为发电、输电和电能分配决策提供依据。精确的负荷预测可提高系统效率，确保电网稳定性和可靠性，优化资源利用，降低能源浪费和发电成本。此外，良好的预测也有助于推动电力系统的可持续发展，促进国民经济整体进步。 ##### 1.2国内外研究现状电力负荷预测在国内外历史悠久且不断取得新进展。国外已应用许多先进方法，而中国近年来也有显著进步，形成较为完整的预测体系。随着信息技术的快速发展，如人工智能、大数据分析等新技术的应用，电力负荷预测面临更多发展机遇。研究者正致力于

ECOTOOL工具箱提供用于时间序列分析和预测的例程，包含探索性、描述性和诊断性统计工具。该工具箱集成了自动识别、估计和离群值检测程序，可用于多季节ARIMA模型、传递函数、指数平滑等模型。它提供深入的文档和演示，引导用户完成建模过程。

本报告是从第十八届阿斯彭学院信息技术圆桌会议的知情观察者角度撰写的。除非特别注明归属于某个人，本报告中的任何评论或想法都不应被视为代表会议任何具体参与者的观点或得到其认可。